การจัดประเภทข้อความเป็นปัญหาพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงที่เกิดจากแอปพลิเคชันในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ในคู่มือนี้ เราได้แบ่งเวิร์กโฟลว์การจัดประเภทข้อความออกเป็นหลายขั้นตอน สำหรับแต่ละขั้นตอน เราได้แนะนำวิธีการเฉพาะสำหรับคุณตามลักษณะของชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อใช้อัตราส่วนของจำนวนตัวอย่างต่อจำนวนคำต่อตัวอย่าง เราขอแนะนำประเภทรูปแบบที่ช่วยให้คุณเข้าใกล้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดอย่างรวดเร็ว ขั้นตอนอื่นๆ ได้รับการออกแบบมาเพื่อใช้กับตัวเลือกนี้ เราหวังว่าการทำตามคำแนะนำนี้ โค้ดที่เกี่ยวข้อง และโฟลว์ชาร์ตจะช่วยให้คุณเรียนรู้ ทำความเข้าใจ และรับวิธีแก้ปัญหาเฉพาะด้านได้อย่างรวดเร็วสำหรับปัญหาการจัดประเภทข้อความ
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2023-10-23 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2023-10-23 UTC"],[[["This guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics."],["Model selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance."],["The guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem."]]],[]]