Wat is Text Classification? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Text classification is een NLP-taak waarbij teksten automatisch worden toegewezen aan een of meer vooraf gedefinieerde categorieën. Het is een van de meest voorkomende en bruikbare NLP-toepassingen.

Technische uitleg

Text classification omvat binaire classificatie (spam/geen spam), multi-class (onderwerp, intent), en multi-label (meerdere tags per document). Methoden: Naive Bayes, SVM, en modern transformers (BERT, RoBERTa) met een classificatielaag. Feature-extractie: bag-of-words, TF-IDF, of encoder-output. Fine-tuning op gelabelde data is standaard. Use cases: e-mailrouting, support-ticket categorisatie, content tagging, topic modeling, en intent detection voor chatbots.

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions bouwt text classification voor e-mailrouting, ticket-categorisatie, content tagging en intent detection. We gebruiken transformer-modellen en trainen op klantspecifieke categorieën en Nederlandstalige data.

Praktische voorbeelden

• Een e-mailsysteem dat inkomende berichten classificeert als "verkoop", "support" of "algemeen" voor automatische routing.
• Een helpdesk die tickets tagt op type (technisch, facturatie, klacht) en prioriteit op basis van inhoud.
• Een contentplatform dat artikelen automatisch tagt met onderwerpen voor zoeken en aanbevelingen.

Gerelateerde begrippen