บทสรุป
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
การจัดประเภทข้อความเป็นปัญหาพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงที่มีการใช้งาน
ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ในคู่มือนี้ เราได้แบ่งเวิร์กโฟลว์การจัดประเภทข้อความ
ออกเป็นหลายขั้นตอน สำหรับแต่ละขั้นตอน เราได้แนะนำ
แนวทางที่ปรับแต่งแล้วตามลักษณะของชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ ใน
กรณีที่ใช้สัดส่วนของจำนวนตัวอย่างต่อจำนวนคำต่อ
ตัวอย่าง เราขอแนะนำประเภทโมเดลที่จะช่วยให้คุณเข้าใกล้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
ได้อย่างรวดเร็ว ขั้นตอนอื่นๆ ออกแบบมาเพื่อรองรับตัวเลือกนี้ เราหวังว่า
การทำตามคำแนะนำ
โค้ดที่มาพร้อมกัน
และ
โฟลว์ชาร์ต
จะช่วยให้คุณเรียนรู้ ทำความเข้าใจ และได้รับโซลูชันแรกอย่างรวดเร็วสำหรับปัญหาการจัดประเภทข้อความ
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-27 UTC"],[[["\u003cp\u003eThis guide provides a structured workflow for text classification, breaking it down into manageable steps tailored to your dataset's characteristics.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eModel selection is guided by the ratio of samples to words per sample, helping you quickly identify a suitable model for optimal performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe guide includes code and a flowchart to facilitate learning, understanding, and implementing a first-cut solution for your text classification problem.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Conclusion\n\nText classification is a fundamental machine learning problem with applications\nacross various products. In this guide, we have broken down the text\nclassification workflow into several steps. For each step, we have suggested a\ncustomized approach based on the characteristics of your specific dataset. In\nparticular, using the ratio of number of samples to the number of words per\nsample, we suggest a model type that gets you closer to the best performance\nquickly. The other steps are engineered around this choice. We hope that\nfollowing the guide, the\n[accompanying code](https://github.com/google/eng-edu/tree/master/ml/guides/text_classification),\nand the\n[flowchart](/machine-learning/guides/text-classification/step-2-5#figure-5)\nwill help you learn, understand, and get a swift first-cut solution to your text\nclassification problem."]]
