ドキュメント分類とは何ですか？

Webブラウザーがデータを整理してユーザーが検索に結果をもたらすことができるように、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。特定のキーワードに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を使用するのとは異なる方法で実行されます。このような方法は、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。ドキュメント分類を監視していると、ユーザーは自動システムがモデルとして使用できるドキュメントのセットにラベル付けされます。監視されていない方法では、それらは同様の単​​語とフレーズに基づいて数学的に編成されています。

ユーザーは、ルールベースの分類が使用される場合、ドキュメント分類を最も制御します。 The context, categories, and rules are created according to what is manually inputted.ドキュメントの取得のプロセス中に、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、監視された方法でも割り当てる必要があります。ステップof実際に、検索システムが従うべきルールを書き留めますが、自動的に完了します。

ドキュメントクラスタリング（監視なしの分類とも呼ばれる」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。ルールの手動入力はありません。これは、有益で不利なものとなります。このプロセスは、ルールを書く必要がないため時間を節約し、最初は同様とは見なされなかった同様のドキュメントがしばしば見つかります。欠点は、もともと同じカテゴリにあることを意図していなかった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にも課税されています。

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、セミスパビゼーションされたドキュメント分類の方法を考案しました。手動で分類されるドキュメントは、ラベル付けされていないドキュメントセットと組み合わされます。関連性のあるプログラム両方の情報はデータを使用して、各ドキュメントの分類方法を学習します。情報検索は、分類プロセスを何らかの制御することによって支援されます。ドキュメントクラスタリングは、特にオンラインで保存されているドキュメントの場合、接尾辞ツリークラスタリングなどのフレーズを使用してクラスター化できる場合、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調査しました。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、関連する文書を見つけるためには、Webマイニングはできるだけ時間がかかる必要があります。また、コンピューターの科学者は、階層的な方法でドキュメントを整理するための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とカスタム企業の方法によって研究され、定義され続けています。