テキスト分類とは
テキスト分類（Text Classification）とは、テキストデータを事前に定義されたカテゴリに自動的に振り分ける自然言語処理タスクです。感情分析、スパム検出、トピック分類、言語判定など、多くのNLPアプリケーションの基盤となるタスクです。
| ひとことで言うと | 文章をあらかじめ決めたカテゴリに自動で振り分ける処理。 |
|---|---|
| どこで使う | 問い合わせメールの自動仕分け、スパム判定、クレーム検知、記事のタグ付け。 |
| 注意点 | 学習データに無いパターンは分類できない。定期的な再学習が必要。 |
テキスト分類の手法
伝統的な手法では、TF-IDFやBag of Wordsで特徴量を抽出し、ナイーブベイズ、SVM、ロジスティック回帰などの分類器で学習します。深層学習の手法では、CNN、LSTM、Transformerなどのアーキテクチャが使われます。現在はBERTなどの事前学習モデルのファインチューニングが標準的なアプローチです。
1学習データ作成文章＋正解カテゴリ
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2ベクトル化文章を数値に変換
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3分類器を学習境界線を引く
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4新しい文を判定どのカテゴリか予測
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5自動で振り分け担当部署へ転送など
単一ラベルと複数ラベル
テキスト分類には、一つのテキストに一つのラベルを付ける単一ラベル分類と、複数のラベルを付ける複数ラベル分類があります。例えば、ニュース記事が「政治」と「経済」の両方に該当する場合は複数ラベル分類となります。
実用上のポイント
テキスト分類の精度を高めるには、十分な量のラベル付きデータ、適切な前処理、クラス不均衡への対処、ドメイン適応などが重要です。少量のラベル付きデータしかない場合は、Few-shot学習や大規模言語モデルのプロンプトエンジニアリングが有効です。