문서 분류 란 무엇입니까?

사용자가 검색 결과를 얻을 수 있도록 웹 브라우저에서 데이터를 구성해야하는 것처럼 문서 분류를 통해 조직은 중요한 정보를 간단하게 찾을 수 있습니다. 특정 키워드는 다른 의미를 가질 수 있으므로 문서 분류는 검색 엔진 알고리즘을 사용하는 것과 다르게 수행됩니다. 이러한 방법은 특정 비즈니스 문서의 컨텍스트를 측정 할 수 있어야합니다. 감독 된 문서 분류를 통해 사용자는 자동화 된 시스템이 모델로 사용할 수있는 일련의 문서에 레이블을 붙입니다. 감독되지 않은 방법에서는 유사한 단어와 구를 기반으로 수학적으로 구성됩니다.

규칙 기반 분류가 사용될 때 사용자는 문서 분류를 가장 많이 제어 할 수 있습니다. 컨텍스트, 카테고리 및 규칙은 수동으로 입력 한 내용에 따라 작성됩니다. 문서 검색 프로세스 동안 모든 것은 사용자가 지정한 정확한 규칙에 따라 분류됩니다. 감독 된 방법 중에도 범주를 지정해야합니다. 그러나 검색 시스템이 따라야하는 규칙을 실제로 작성하는 단계는 자동으로 완료됩니다.

감독되지 않은 분류라고도하는 문서 클러스터링을 사용하면 그룹화 및 범주가 모두 자동으로 수행됩니다. 규칙을 수동으로 입력하지 않아도되므로 유익하고 불리 할 수 ​​있습니다. 이 프로세스는 규칙을 작성할 필요가 없으므로 시간이 절약되며 처음에는 유사하지 않은 유사한 문서가 종종 발견됩니다. 단점은 원래 같은 범주에 속하지 않은 문서가 함께 나타날 수 있다는 것입니다. 보다 자동화 된 접근 방식은 컴퓨터 시스템에 더 많은 세금을 부과합니다.

두 가지 방법 사이의 균형을 찾기 위해 컴퓨터 전문가는 반 감독 문서 분류 방법을 고안했습니다. 수동으로 분류 된 문서는 레이블이없는 문서 세트와 결합됩니다. 두 정보를 연결할 수있는 프로그램은 데이터를 사용하여 각 문서의 분류 방법을 학습합니다. 정보 검색은 분류 프로세스에 대한 일부 제어에 의해 도움이됩니다. 접미사 트리 클러스터링과 같이 구를 사용하여 구를 클러스터링하는 데 특히 클러스터에 저장하면 문서 클러스터링이 더욱 효율적으로 이루어집니다.

정보 과학은 데이터 마이닝을보다 효율적으로 만드는 다양한 방법을 모색했습니다. 대부분의 비즈니스는 인터넷에 연결되어 있으므로 관련 문서를 찾으려면 가능한 한 웹 마이닝에 시간이 적게 걸립니다. 컴퓨터 과학자들은 문서를 계층 적으로 구성하기 위해 여러 가지 알고리즘을 만들었습니다. 각각 고유 한 방식으로 효과적이며 문서 분류는 다양한 소프트웨어 프로그램 및 사용자 지정 회사 방법으로 계속 연구되고 정의됩니다.