自然语言处理 (NLP)最常见的任务之一是根据文档内容对文档进行主题分类。主题分类的主要用途是根据文档处理的一个或多个主题自动对文档进行分组。通过这种方式，可以容易地识别处理相同内容的文档组或文档簇，尽管与所述主题相关的信息在每个文档中是不同的。与任何手动分类过程相比，文档的自动主题分类具有两个明显的优势：减少分类时间和增加要处理的数据量。

个可能的用例是根据兴趣焦点基于预定主题对社交网络上的对话进行分段和分析。这种类型的分类引起了品牌和公司的极大兴趣，因为它使我们能够了解Twitter或Facebook等网络的用户正在谈论哪些方面。为了进行对话分割，使用了不同的 NLP 技术：词汇资源、基于规则的系统或分类算法。此外，还有社交媒体聆听和监控工具，例如Lynguo，除了研究特定主题并通过观点、情绪或意识分析（情绪分析）来表征它们之外，还可以让您可视化这种细分。

建立文档主题分类的基础是预先建立的文  塞内加尔电话号码表  本要分类到的类别或主题的库。这些类别必须符合兴趣或研究的重点。例如，假设您想要根据用户谈论的空闲时间活动来分析Twitter上在隔离期间生成的对话。在这种情况下，创建一个类别库，将围绕文化和休闲、体育锻炼、烹饪、社交关系或购物等主题的评论和推文进行分组，将会很有趣。在另一种情况下，如果研究的目标是了解用户谈论特定产品的哪些方面，则类别范围将面向可用性、价格、耐用性、满意度或质量等概念。

这种预先选择的类别构成了主题分类的重要步骤，也是它与其他 NLP 任务的区别，例如提取对话主题（主题提取），它试图从对话本身自动提取最重要的主题。弥补了这一点。一旦类别建立，根据数据分析的需要，有两种类型的应用于文档的分类：多类分类 和多标签分类。文档多类分类多类文档分类为每个文档提供一个标签。也就是说，曲目的类别是离散的：同一文档可能只属于其中之一，也可能不属于其中之一。使用多类分类的一个示例是区分属于同一语料库的不同类型的文档合同、发票、工资单、专利和索赔。

文档多标签分类多标签文档分类允许将同一文档分类为没有、一个或多个预定义类别。例如，当您想了解文档谈论的主题时，可以应用多标签分类。例如，一个真正的用例是分析 Twitter 上的热门话题。分类对隔离期间 Twitter 上生成的对话进行多标签分类。

此外，主题分类可以发生在不同的级别：它可以应用于文档级别（完整的文档根据其涵盖的主题进行分类）或文档中的章节级别（章节、段落或句子根据主题进行分类）他们覆盖）。那些说话的人）。让我们看一个文档主题分类的真实例子。表 1 包含围绕禁闭期间空闲时间活动对话收集的评论样本，可以看出，各种活动似乎与不同类别相关：烹饪、购物、文化和休闲、锻炼身体和社交关系。