文書分類とは何ですか？

ユーザーが検索結果にアクセスできるようにWebブラウザーがデータを整理する必要があるのと同様に、ドキュメント分類により、組織は重要な情報を簡単に見つけることができます。 特定のキーワードは異なる意味を持つ可能性があるため、ドキュメントの分類は検索エンジンアルゴリズムの使用とは異なる方法で実行されます。 このようなメソッドは、特定のビジネスドキュメントのコンテキストを測定できる必要があります。 教師付き文書分類を使用すると、ユーザーは自動化システムがモデルとして使用できる一連の文書にラベルを付けます。 監視なしの方法では、類似の単語やフレーズに基づいて数学的に整理されます。

ルールベースの分類が使用される場合、ユーザーはドキュメントの分類を最も細かく制御できます。 コンテキスト、カテゴリ、およびルールは、手動で入力された内容に従って作成されます。 ドキュメントの取得プロセスでは、ユーザーが指定した正確なルールに従ってすべてが分類されます。 カテゴリは、監視ありメソッド中にも割り当てる必要があります。 ただし、検索システムが従うべきルールを実際に記述する手順は自動的に完了します。

教師なし分類とも呼ばれるドキュメントクラスタリングでは、グループ化とカテゴリはすべて自動的に行われます。 ルールを手動で入力することはありません。これは有益でもあり不利でもあります。 ルールを記述する必要がないため、このプロセスにより時間を節約できます。また、多くの場合、最初は類似していると見なされなかった類似のドキュメントが見つかります。 欠点は、元々同じカテゴリに属する​​ことを意図していないドキュメントが一緒に表示される可能性があることです。 より自動化されたアプローチは、コンピューターシステムへの負担も増えます。

2つの異なる方法のバランスを見つけるために、コンピューターの専門家は半教師付き文書分類の方法を考案しました。 手動で分類されたドキュメントは、ラベル付けされていないドキュメントセットと結合されます。 両方からの情報を関連付けることができるプログラムは、データを使用して各ドキュメントがどのように分類されるかを学習します。 情報取得は、分類プロセスをある程度制御することで支援されます。 特にオンラインで保存されているドキュメントの場合、サフィックスツリークラスタリングなど、フレーズを使用してフレーズをクラスタリングできる場合、ドキュメントクラスタリングがより効率的になります。

情報科学は、データマイニングをより効率的にするためのさまざまな方法を模索しています。 ほとんどの企業はインターネットに接続されているため、関連するドキュメントを検索するために、Webマイニングにかかる​​時間をできるだけ短くする必要があります。 また、コンピューター科学者は、文書を階層的に整理するためにいくつかの異なるアルゴリズムを作成しました。 それぞれが独自の方法で効果的であり、ドキュメントの分類は、さまざまなソフトウェアプログラムやカスタムの企業手法によって引き続き調査および定義されます。