Execution Context
文本分类是自然语言处理 (NLP) 领域的核心基础设施能力，旨在将非结构化文档归类到预定义的特定类别中。该功能利用在企业数据集上训练的深度学习模型，对原始文本输入进行处理，以识别语义信息并进行准确的标签分配。它作为信息检索、内容审核和自动化路由系统的关键预处理步骤，确保在各种组织环境中，以一致的准确性处理大量文档。
该系统能够处理非结构化文本文档，并利用预训练的Transformer模型提取潜在的语义特征。
分类算法会将提取出的特征与企业特定的、经过精心构建的分类体系进行映射。
结果会附带置信度评分，这使得工程师能够验证模型性能并根据需要调整阈值。
Operating Checklist
初始化文本分类流程，需定义目标分类体系和输入模式。
请上传一个带有标签的训练数据集，其中包含每个文档类别的代表性样本。
在生产环境中，对流入的非结构化文档执行模型推理。
检索已分类的标签及其对应的置信度概率，以便进行审查。
Integration Surfaces
输入接口
一个RESTful API接口，接受包含文档文本或文件路径的JSON数据，用于即时处理。
模型训练流水线
配置仪表盘，允许自然语言处理工程师上传标注数据集，并以极低的延迟重新训练分类模型。
输出仪表盘
实时监控面板，显示分类准确率指标、错误率以及类别分布直方图。
