Ҳужжатларни таснифлаш (классификацияси) ҳақида умумий тушунча

1. Ҳужжатларни таснифлашда машинани ўрганишнинг ўрни

Машинани ўрганиш ҳужжатларни таснифлашда муҳим рол ўйнайди, катта ҳажмдаги маълумотларни ташкил қилиш ва таснифлашда ёрдам беради. Алгоритмлар ва статистик моделлардан фойдаланган ҳолда, машинани ўрганиш алгоритмлари матн маълумотларидаги нақш ва тендентсияларни аниқлай олади ва шу билан ҳужжатларни уларнинг мазмунига кўра аниқ таснифлашни осонлаштиради. Барнес (2018) фикрига кўра, ушбу технология маълумотларни идентификатсиялаш ва туркумлаштиришни автоматлаштириш орқали ҳужжатларни таснифлаш жараёнини яхшилашга ёрдам беради, маълумотларни янада самарали бошқариш ва қидириш имконини беради.

2. Таснифлашда фойдаланиладиган машинани ўрганиш алгоритмларига мисоллар

Ҳужжатларни таснифлашда ишлатиладиган бир нечта машинани ўрганиш алгоритмлари мавжуд. Мисоллардан бири, Баес теоремасига асосланган ва у ёки бу хусусиятнинг мавжудлиги бошқа хусусиятларнинг мавжудлигига боғлиқ бўлмаганлигини тахмин қиладиган Наиве Баес алгоритми. Яна бир мисол - Векторли Машиналарни Ёрдамлаш (СВМ) алгоритми, у турли синфларни максимал чегара билан ажратиб турувчи гиперпланни топишга қаратилган (Cортес ва Вапник, 1995). Ниҳоят, к-энг яқин қўшнилар (КНН) алгоритми хусусият фазосида энг яқин қўшниларининг синфларини ўрганиш орқали ҳужжат синфини аниқлайди (Ковер ва Харт, 1967). Ушбу алгоритмлар ҳужжатларни таснифлаш вазифаларида кенг қўлланилган ва турли соҳаларда истиқболли натижаларни кўрсатди.
Иншога кўра, ҳужжатларни таснифлаш ҳужжатларни мазмуни ёки хусусиятларига кўра туркумлаш жараёнини англатади. Ҳужжатлар орасидаги нақш ва ўхшашликларни аниқлаш учун машинани ўрганиш ва табиий тилни қайта ишлаш каби усулларни ўз ичига олади. Ҳужжатларни таснифлаш маълумот олиш, маълумотларни бошқариш ва билимларни ташкил этишда ҳал қилувчи рол ўйнайди (Пенг, 2020).

1. Таснифлашда масштаблилик масалалари

Таснифлашдаги масштаблилик масалалари катта маълумотлар тўпламларига таснифлаш алгоритмларини қўллашда дуч келадиган қийинчиликларни англатади. Маълумотлар ҳажми, тезлиги ва хилма-хиллиги ўсишда давом этар экан, анъанавий таснифлаш усуллари улкан ҳисоблаш ва сақлаш талабларини бажариш учун курашмоқда. Бундан ташқари, таснифлаш моделларининг аниқлиги ва ишлаши катта маълумотлар билан ишлашда ёмонлашиши мумкин, бу субоптимал натижаларга олиб келади. Таснифлашнинг самарали ва кенгайтириладиган усулларини аниқлаш ушбу соҳадаги масштаблилик муаммоларини муваффақиятли ҳал қилиш учун жуда муҳимдир.