Un Perceptron multistrato (MLP) potrebbe essere utilizzato come algoritmo di apprendimento automatico per classificare il testo in categorie. Innanzitutto, il testo dovrebbe essere convertito in elementi numerici utilizzando un vettorizzatore (ad esempio Bag-of-Words). Quindi, le funzionalità di input devono essere suddivise in set di dati di addestramento e test. Infine, un modello MLP dovrebbe essere costruito con i parametri rilevanti come le dimensioni dei livelli nascosti e le funzioni di attivazione. Dopo aver addestrato il modello, può essere utilizzato per classificare il testo in diverse categorie.
Classificazione del testo in categorie
Genera un algoritmo di apprendimento automatico per lo scopo specificato