Définition complète
La classification est une méthode d'apprentissage supervise ou un modèle apprend a assigner des categories prédéfinies a de nouvelles données. Exemples : classer un email comme spam ou non-spam, détecter le sentiment d'un avis client (positif/negatif/neutre), ou identifiér le sujet d'une demande. C'est l'une des techniques les plus utilisees en NLP pour les chatbots, permettant de détecter l'intention de l'utilisateur parmi un ensemble d'intentions possibles.
Questions fréquentes
Comment la classification est-elle utilisee dans les chatbots ?
Dans un chatbot, la classification identifié l'intention de l'utilisateur : 'Je veux suivre ma commande' -> intention 'suivi_commande'. Le modèle est entraîné sur des exemples de phrases associees a chaque intention. Cette classification declenche ensuite le bon scenario de réponse. Les chatbots modernes utilisent des classifieurs neuronaux ou directement des LLM pour cette tache.
Quelle différence entre classification et clustering ?
La classification assigne des données a des categories prédéfinies (apprentissage supervise) : vous connaissez les categories a l'avance et entraînéz le modèle avec des exemples etiquetes. Le clustering decouvre des groupes naturels dans les données sans categories prédéfinies (apprentissage non supervise). Classification = categoriser, Clustering = decouvrir des groupes.
Quels sont les algorithmes de classification les plus utilises ?
Les algorithmes de classification courants sont : Regression Logistique (simple et interpretable), Arbres de Decision et Random Forest (robustes), SVM (efficaces en haute dimension), Naive Bayes (rapide pour le texte), et Reseaux de Neurones (performants mais complexes). Pour le NLP moderne, les modèles Transformers (BERT, etc.) dominent les taches de classification de texte.