Regelbasierte Ansätze klassifizieren Text in organisierte Gruppen, indem sie eine Reihe von handgefertigten linguistischen Regeln verwenden. Diese Regeln weisen das System an, semantisch relevante Elemente eines Textes zu verwenden, um relevante Kategorien anhand seines Inhalts zu identifizieren. Jede Regel besteht aus einem Vorgänger oder Muster und einer vorhergesagten Kategorie. Die Textklassifizierung kann Ihre neue Geheimwaffe für den Aufbau modernster Systeme und die Organisation von Geschäftsinformationen sein. Die Umwandlung Ihrer Textdaten in quantitative Daten ist unglaublich hilfreich, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben können. Sie können auch manuelle und sich wiederholende Aufgaben automatisieren und mehr erledigen. Die Lua-Programmiersprache verwendet Doppelbindephen, –, für einzeilige Kommentare in ähnlicher Weise wie Ada-, Eiffel-, Haskell-, SQL- und VHDL-Sprachen. Lua hat auch Blockkommentare, die mit –[[ beginnen und bis zum Schließen laufen ]] Kennwortfelder zeigen in der Regel den eingegebenen Text als nicht-alphanumerisches Symbol an. (Dies ist, um Zu stoppen, dass Ihr nosy Ehepartner über Ihre Schulter peert, um zu sehen, was Ihre Facebook-Login-Daten sind.) Der beste Weg, um mehr über die Textklassifizierung zu erfahren, ist, Ihre Füße nass zu machen und Ihren ersten Klassifier zu bauen. Wenn Sie nicht zu viel Zeit investieren möchten, um über maschinelles Lernen zu lernen oder die erforderliche Infrastruktur bereitzustellen, können Sie MonkeyLearn verwenden, eine Plattform, die das Erstellen, Trainieren und Verwenden von Textklassifikatoren super einfach macht. Sie können sich kostenlos anmelden und einen eigenen Klassifier erstellen, indem Sie diese vier einfachen Schritte ausführen: Inline-Kommentare in Python verwenden das Hashzeichen , wie in den beiden Beispielen in diesem Code: Cross-Validation ist eine gängige Methode, um die Leistung eines Textklassifiers zu bewerten. Es besteht darin, den Trainingsdatensatz nach dem Zufallsprinzip in gleich lange Beispielsätze aufzuteilen (z.

B. 4 Sätze mit 25% der Daten). Für jeden Satz wird ein Textklassifler mit den restlichen Proben (z. B. 75% der Proben) trainiert. Als Nächstes machen die Klassifikatoren Vorhersagen für ihre jeweiligen Sätze und die Ergebnisse werden mit den vom Menschen kommentierten Tags verglichen. Dies ermöglicht es zu finden, wann eine Vorhersage richtig war (wahre positive und wahre Negative) und wenn sie einen Fehler gemacht hat (falsche Positivmeldungen, falsche Negative).