يُعد تصنيف النص مشكلة أساسية في التعلم الآلي مع التطبيقات عبر المنتجات المتنوعة. في هذا الدليل، قمنا بتقسيم سير عمل تصنيف النص إلى عدة خطوات. لكل خطوة، اقترحنا نهجًا مخصصًا بناءً على خصائص مجموعة البيانات المحددة لديك. وعلى وجه الخصوص، عند استخدام نسبة عدد العينات إلى عدد الكلمات لكل عينة، نقترح استخدام نوع نموذج يقربك سريعًا من أفضل أداء. ويتم وضع الخطوات الأخرى حول هذا الاختيار. نأمل أن يساعدك اتباع الدليل والرمز المصاحب والمخطط الانسيابي في التعلم والفهم والحصول على حل سريع للمشكلة التي تواجهها في تصنيف النص.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2023-10-23 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[]
[]
{
"lastModified": "تاريخ التعديل الأخير: 2023-10-23 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)",
"confidential": False
}