テキスト分類

テキスト分類（Text Classification）とは、入力されたテキストを事前に定義されたカテゴリ（クラス）に自動的に割り当てるNLP（自然言語処理）の基本タスクです。機械学習の中でも最も広く応用されているタスクの一つです。

主要なテキスト分類タスク： **感情分析（Sentiment Analysis）**：テキストがポジティブ・ネガティブ・中立かを判定します。レビュー・SNS投稿の感情スコアリングに広く使われます。 **スパム検出**：メール・コメントがスパムか正当なコンテンツかを分類します。 **トピック分類**：ニュース記事・文書がどのカテゴリ（政治・スポーツ・テクノロジー等）に属するかを判定します。 **意図認識（Intent Classification）**：チャットボットでユーザーの発話意図（質問・購入・問い合わせ等）を判定します。 **有害コンテンツ検出**：ヘイトスピーチ・不適切コンテンツを自動検出します。

主要な手法の変遷： **古典的機械学習**：TF-IDFベクトル + SVM/Naive Bayesが長く主流でした。 **BERTベース**：事前学習済みTransformerをファインチューニングすることで精度が大幅向上（2018年以降の主流）。 **LLMベース**：GPT-4・Claude等の大規模モデルをZero-shot/Few-shotで利用する手法が精度・コスト両面で実用的になっています。 **小型特化モデル**：蒸留によって軽量化した分類専用モデルを本番環境で使うケースも多いです。

HuggingFaceのTransformersライブラリを使えば、数行のコードで事前学習済み分類モデルを利用できます。テキスト分類はNLPの入門として最も取り組みやすいタスクであり、実際のビジネス価値も高い領域です。