텍스트 분류

구조화되지 않은 텍스트를 실행 가능한 카테고리로 변환하세요. 분류 체계를 정의하고, ShapeShyft는 모든 응답이 귀하의 정확한 요구사항과 일치하도록 보장합니다.

작동 방식

스키마 정의하기

정확히 어떤 분류가 필요한지 명시하세요—카테고리, 신뢰도 점수, 다중 레이블 또는 중첩 구조를 말입니다.

텍스트를 보내세요

텍스트로 ShapeShyft API를 호출하세요. 우리는 최적화된 프롬프팅으로 귀하가 선택한 LLM으로 전달합니다.

검증된 출력 받기

스키마와 정확히 일치하는 JSON을 수신합니다—보장됩니다. 파싱 오류 없음, 예기치 않은 형식 없음.

예시: 고객 피드백 분류

당신의 JSON 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sentiment": {
      "type": "string",
      "enum": ["positive", "negative", "neutral"]
    },
    "confidence": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "maximum": 1
    },
    "topics": {
      "type": "array",
      "items": { "type": "string" }
    },
    "urgency": {
      "type": "string",
      "enum": ["low", "medium", "high", "critical"]
    }
  },
  "required": ["sentiment", "confidence"]
}

보장된 출력

{
  "sentiment": "negative",
  "confidence": 0.92,
  "topics": ["billing", "service-quality"],
  "urgency": "high"
}

모든 응답은 반환되기 전에 스키마에 따라 검증됩니다. 유효하지 않은 출력은 자동으로 재시도됩니다.

응용 프로그램

감성 분석

고객 피드백, 리뷰 및 소셜미디어 언급을 분석하여 대중의 인식을 이해하세요. 분석 파이프라인에 직접 통합되는 일관된 감성 점수를 얻으세요.

제품 리뷰고객 지원 티켓소셜 미디어 모니터링설문 응답

의도 인식

사용자의 메시지에서 원하는 바를 이해합니다. 문의를 올바른 부서로 전달하거나, 감지된 의도에 따라 자동 워크플로를 트리거하거나 즉시 응답을 제공합니다.

채팅봇 라우팅이메일 분류음성 보조 기능 명령지원 티켓 분류

주제 탐지

관련 주제와 카테고리로 콘텐츠를 자동으로 태그합니다. 콘텐츠 관리, 검색 최적화 및 대규모 문서 컬렉션 정리에 적합합니다.

뉴스 분류문서 태깅연구 논문 분류콘텐츠 추천

콘텐츠 모더레이션

부적절한 콘텐츠를 신고하고, 스팸을 탐지하며, 정책 위반을 식별하세요. 자동화된 모니터링 워크플로우를 가능하게 하는 구조화된 분류를 얻으세요.

사용자 생성 콘텐츠코멘트 섹션포럼 게시물제품 목록

오늘 바로 텍스트 분류를 시작하세요

몇 분 안에 첫 번째 텍스트 분류 엔드포인트를 생성하세요. 머신러닝 전문 지식이 필요하지 않습니다.

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