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。
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。
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。