記事では、[プログラムで完全なドキュメントを分析および分類する][1]方法について説明しました。多くの場合、ドキュメントの一部または少数のステートメントのみを分類する必要があります。この記事では、選択したテキストの可能な限り最良の分類学的カテゴリーを特定します。 ** IAB-2に従ってテキストを分類し、C＃を使用して分類を文書化する方法**を学習します。
分類とは、基本的に、テキストを体系的に識別し、ルールに従って編成するアプローチです。分類法は、そのような分類の科学を定義します。大量のテキストドキュメントを扱っている場合、コンテンツの分類学的分類が行われるまで、ドキュメントのトピックを見つけるのは困難です。この記事では、** IAB-2に従ってプログラムでドキュメントを分類する方法と、C＃を使用してドキュメントの分類法**を学習します。
顧客やその他の情報源からコメントやレビューを受け取る機会があり、それらがどれほど前向きであるかを評価したいとします。 感情分析と呼ばれるそのようなコメントを分析する方法があります。この投稿では、C＃を使用したディープニューラルネットワークモデルに基づく感情分析ツールに焦点を当てています。このモデルは、幅広いタスクに適しています。