# 텍스트 분류

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언어 모델을 사용한 텍스트 분류는 텍스트에 특정 라벨을 부여하는 작업입니다. 이를 위해, 모델에게 명확한 지시와 함께 예시를 제공하는 것이 중요합니다. 이는 모델이 요구하는 작업을 정확히 이해하고, 원하는 결과를 생성할 수 있도록 합니다. 말 그대로 특정 텍스트에게 속성을 부여서 나누어 정리한다라는 개념으로 이해하시면 됩니다.

가장 많이 학계에서 쓰이는 예시는 감정분류나 목적분류 입니다. 저는 아래 7가지 문장을 넣고 목적 혹은 감정으로 분류해달라고 요청하였습니다.

> "이 제품은 무척 쓰기 불편합니다. 저는 산 것을 후회하고 있습니다."
> "제가 방문했던 식당 중 가장 기억에 남습니다. 저는 기회가 있다면 또 방문하려 합니다."
> "제가 가고자하는 쇼핑몰에 맥도날드는 있습니까?"
> "맥도날드의 빅맥을 만드는 방법"
> "친구가 사다준 아이스크림을 먹었는데 그것의 출처를 알기 전까지 저는 맛있게 먹었습니다."
> "이 옷은 사진과 무척 다릅니다. 다만, 판매자가 빠르게 응답해주었고 저는 교환을 받았습니다."
> "이 가이드는 무척 친절 합니다."

> 이 문장들을 목적 혹은 감정에 따라 분류하면 다음과 같습니다:

"이 제품은 무척 쓰기 불편합니다. 저는 산 것을 후회하고 있습니다."

- 감정: 부정적

"제가 방문했던 식당 중 가장 기억에 남습니다. 저는 기회가 있다면 또 방문하려 합니다."

- 감정: 긍정적

"제가 가고자하는 쇼핑몰에 맥도날드는 있습니까?"

- 목적: 최신성 정보 획득

"맥도날드의 빅맥을 만드는 방법"

- 목적: 창작

"친구가 사다준 아이스크림을 먹었는데 그것의 출처를 알기 전까지 저는 맛있게 먹었습니다."

- 감정: 중립

"이 옷은 사진과 무척 다릅니다. 다만, 판매자가 빠르게 응답해주었고 저는 교환을 받았습니다."

- 감정: 중립

"이 가이드는 무척 친절 합니다."

- 감정: 긍정적

이러한 분류는 문장 내용과 문맥을 기반으로 한 것이며, 각 문장이 전달하고자 하는 목적과 표현된 감정에 따라 결정되었습니다.

이것은 현재 기준을 명확하게 정해주지 않은 상태에서 요청 하였을 때 나타나는 방식입니다. 만약 당신이 이것을 좀 더 세밀하게 분류하고 싶다면 어떻게 하면 될까요? 예시를 들어주거나 지시를 명확히 하면 됩니다. 기준을 만들어 주는 것이죠. 가령 이렇게 할 수 있습니다.

- 부정적 (Negative): 이 분류는 텍스트가 부정적인 감정이나 태도를 표현할 때 사용됩니다. 예를 들어, 불만, 실망, 슬픔, 분노, 두려움 등의 감정이 드러나는 경우가 여기에 해당합니다. 텍스트가 제품이나 서비스에 대해 불만을 표시하거나, 경험에 대해 부정적으로 언급하는 경우가 이에 해당합니다.

- 중립 (Neutral): 중립적인 텍스트는 긍정적이거나 부정적인 감정이 명확하게 드러나지 않는 경우에 해당합니다. 이러한 텍스트는 대개 정보를 전달하거나 질문하는 등 감정적으로 중립적인 상태를 유지합니다. 예를 들어, 단순한 질문, 사실적인 기술, 또는 개인적인 감정이나 태도가 드러나지 않는 문장이 여기에 해당합니다.

- 긍정적 (Positive): 긍정적 분류는 텍스트가 긍정적인 감정이나 태도를 표현할 때 적용됩니다. 이에는 만족, 기쁨, 흥미, 감사 등의 긍정적인 반응이 포함됩니다. 예를 들어, 제품이나 서비스에 대한 칭찬, 긍정적인 경험에 대한 언급, 만족스러운 결과에 대한 표현 등이 이 범주에 속합니다.

이렇게 미리 특정 분류에 대한 명확한 기준을 정하고 분류 작업을 시킬 경우 더 높은 퀄리티의 작업을 기대할 수 있습니다. 어떠신가요? 알면 알 수록 인간에게 일 시키는 것과 유사하지 않으신가요?

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