集搜客的分词和分类平台可以实现文本分类吗？

从微博上采集到十几万条博文，现在需要做文本分类了，目标是划分出多个主题，请问集搜客的分词和分类检索平台可以做到吗？

集搜客的分类功能，主要目的是按标签分类，通过把文本与特征词做匹配，匹配上的特征词就作为标签记下来，再根据标签词所对应的类别，把文本划分到对应的类别里。文本可以对应到多个标签词和多个类别，不是根据最大概率把文本划分到单个类别里。

比如，特征词是“快递”、“效率”，文本是“京东快递第二天就送到了，效率真快”，该文本同时匹配上这两个特征词，那么该文本的标签就会有“快递”“效率”，如果快递是属于物流类，效率属于服务类，那么该文本就会被划分到物流、服务两个类里。对于中长文本的多主题或多话题打标，可以实现很好的标签化效果。

标签分类的效果，很大程度上取决于特征词是否精准，特征词通常需要自己整理和维护更新，集搜客分为中心词、标签词、排除词三类匹配关系，利用好这些匹配关系，可以实现更好的标签化效果。

• 中心词：必须匹配上的词语，可以不填，也可以是一个或多个中心词，多个中心词的话，要每一个词都匹配上才会对文本打上标签；
• 标签词：可以不填，也可以是一个或多个词语，只要任意匹配上一个词语，就会对文本打上标签；
• 排除词：可以不填，也可以是一个或多个词语，只要任意匹配上一个词语，就会过滤掉该文本；
  

跟我需要的分类有些不同，我想要把一条博文分到唯一的类别里，有没有方法？

努力成为A 发表于 2020-5-20 16:33
跟我需要的分类有些不同，我想要把一条博文分到唯一的类别里，有没有方法？ ...

可以用机器学习或深度学习的分类模型来实现，不过有些难度，入门推荐看看下面这篇文章，对文本分类的流程和关键步骤讲解得比较清楚
《NLP入门——从0到实现文本分类》