日本語ネイティブで言い換えると
NLPテキスト分類法は、感情分析、迷惑メールフィルタリング、主題分類などの多くの場面に応用できます。以下は、一般的な応用手順です。
- データ収集と前処理: 関連テキストデータを収集し、句読点や停止語の削除といった必要な前処理を実施する。
- テキストから有益な特徴表現を取り出すための特徴抽出には、Bag of Words や TF-IDF などの手法がある。
- データの分割: データセットを訓練セットとテストセットに分割し、交差検証手法を用いて分類モデルの性能を評価します。
- モデルの選択とトレーニング：ナイーブベイズ、サポートベクターマシーン（SVM）、ディープラーニングモデルなど、タスクに適した分類モデルを選択し、トレーニング用データセットを使用してモデルをトレーニングします。
- モデルの評価と改善：テストセットを使ってモデルの性能を評価し、ハイパーパラメーターの調整、最適な特徴量の選択など、モデルを改善します。
- モデル適用：訓練済みのモデルを使用して、新しいテキストを分類して予測します。
なお、上記の手順書は一般的な流れを示したもので、実際の進め方は課題やデータの特性に応じて適宜調整が必要となります。
