Textklassifikation bezeichnet den Prozess der automatischen Zuordnung von Texten zu vordefinierten Kategorien oder Klassen. Dieser Prozess ist ein zentraler Bestandteil der Natural Language Processing (NLP), einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), und dient dazu, unstrukturierten Textdaten eine strukturierte Bedeutung zuzuweisen.
Die Textklassifikation findet in vielen Anwendungsbereichen statt, wie etwa der Spam-Erkennung in E-Mails, der Sentiment-Analyse (Stimmungsanalyse), bei der automatischen Themenidentifizierung in Dokumenten oder der Klassifizierung von Produkten in Online-Shops. Um eine Textklassifikation durchzuführen, werden in der Regel maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, die auf Basis von Trainingsdaten lernen, Muster und Merkmale in Texten zu erkennen.
Der Prozess gliedert sich typischerweise in mehrere Schritte: Zunächst wird der Text vorbereitet, was das Entfernen von Sonderzeichen, das Konvertieren von Groß- in Kleinbuchstaben und die Eliminierung von Stopwörtern (häufig vorkommende Wörter wie „und“, „der“ etc.) umfasst. Anschließend werden die Texte in eine maschinelle Lernform, beispielsweise durch die Erstellung von Wortvektoren oder die Verwendung von Techniken wie TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), umgewandelt.
Daraufhin wird ein Klassifizierungsmodell trainiert, wobei Algorithmen wie Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM) oder neuronale Netze eingesetzt werden können. Nach dem Training wird das Modell anhand von Testdaten evaluiert, um seine Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu bestimmen.
Die Textklassifikation bietet viele Vorteile, wie etwa die schnelle und effiziente Bearbeitung großer Mengen an Textdaten. Gleichzeitig birgt sie Herausforderungen, wie die Notwendigkeit qualitativ hochwertiger Trainingsdaten und die Vermeidung von Voreingenommenheiten im Modell.