最近在學(xué)習(xí)文本分類，讀了很多博主的文章，要么已經(jīng)嚴(yán)重過時(shí)（還在一個(gè)勁介紹SVM、貝葉斯)，要么就是機(jī)器翻譯的別人的英文論文，幾乎看遍全文，竟然沒有一篇能看的綜述，花了一個(gè)月時(shí)間，參考了很多文獻(xiàn)，特此寫下此文。

思維導(dǎo)圖

https://www.processon.com/mindmap/61888043e401fd453a21e978

文本分類簡(jiǎn)介

文本分類（Text Classification 或 Text Categorization，TC），又稱自動(dòng)文本分類（Automatic Text Categorization），是指計(jì)算機(jī)將載有信息的一篇文本映射到預(yù)先給定的某一類別或某幾類別主題的過程，實(shí)現(xiàn)這一過程的算法模型叫做分類器。文本分類問題算是自然語言處理領(lǐng)域中一個(gè)非常經(jīng)典的問題。

根據(jù)預(yù)定義的類別不同，文本分類分兩種：二分類和多分類，多分類可以通過二分類來實(shí)現(xiàn)。
從文本的標(biāo)注類別上來講，文本分類又可以分為單標(biāo)簽和多標(biāo)簽，因?yàn)楹芏辔谋就瑫r(shí)可以關(guān)聯(lián)到多個(gè)類別。

文本分類詞云一覽

這張圖真的是太棒了：

文本分類歷史

文本分類最初是通過專家規(guī)則（Pattern）進(jìn)行分類，利用知識(shí)工程建立專家系統(tǒng)，這樣做的好處是比較直觀地解決了問題，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，覆蓋的范圍和準(zhǔn)確率都有限。
后來伴隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的發(fā)展，特別是 90 年代后互聯(lián)網(wǎng)在線文本數(shù)量增長(zhǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科的興起，逐漸形成了一套解決大規(guī)模文本分類問題的經(jīng)典做法，也即特征工程 + 淺層分類模型。又分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)文本分類方法。

文本分類應(yīng)用場(chǎng)景

文本分類的主流應(yīng)用場(chǎng)景有：

• 情感分析：sentiment analysis ( SA)
• 話題標(biāo)記：topic labeling(TL)
• 新聞分類：news classification (NC)
• 問答系統(tǒng)：question answering(QA)
• 對(duì)話行為分類：dialog act classification (DAC)
• 自然語言推理：natural language inference (NLD),
• 關(guān)系分類：relation classification (RC)
• 事件預(yù)測(cè)：event prediction (EP)

?? 文本分類流程

這里討論的文本分類流程指的是基于機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的文本分類，專家系統(tǒng)已經(jīng)基本上淘汰了。

文本分類系統(tǒng)流程如下圖所示：

其中，先具體來看淺層學(xué)習(xí)（Shallow Learning）的具體過程，如下：

如果不考慮訓(xùn)練集，整個(gè)文本分類問題就拆分成了特征工程和分類器兩部分。其實(shí)最后還應(yīng)該有一個(gè)性能檢驗(yàn)的步驟來評(píng)估模型。

獲取訓(xùn)練集

數(shù)據(jù)采集是文本挖掘的基礎(chǔ)，主要包括爬蟲技術(shù)和頁面處理兩種方法。先通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取到原始 web 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，然后通過頁面處理去除掉多余的頁面噪聲，將 Web 頁面轉(zhuǎn)化成為純凈統(tǒng)一的文本格式和元數(shù)據(jù)格式。

文本特征工程（針對(duì)淺層學(xué)習(xí)）

文本預(yù)處理

文本要轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，就需要將文本切分成構(gòu)成文本的語義單元。這些語義單元可以是句子、短語、詞語或單個(gè)的字。
通常無論對(duì)于中文還是英文文本，統(tǒng)一將最小語義單元稱為“詞組”。

英文文本預(yù)處理

英文文本的處理相對(duì)簡(jiǎn)單，因?yàn)閱卧~之間有空格或標(biāo)點(diǎn)符號(hào)隔開。如果不考慮短語，僅以單詞作為唯一的語義單元的話，只需要分割單詞，去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、空格等。

英文還需要考慮的一個(gè)問題是大小寫轉(zhuǎn)換，一般認(rèn)為大小寫意義是相同的，這就要求將所有單詞都轉(zhuǎn)換成小寫/大寫。

英文文本預(yù)處理更為重要的問題是詞根的還原，或稱詞干提取。詞根還原的任務(wù)就是將屬于同一個(gè)詞干（Stem）的派生詞進(jìn)行歸類轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一形式。
例如，把“computed”， “computer”， “computing”可以轉(zhuǎn)化為其詞干 “compute”。通過詞干還原實(shí)現(xiàn)使用一個(gè)詞來代替一類中其他派生詞，可以進(jìn)一步增加類別與文檔中的詞之間匹配度。詞根還原可以針對(duì)所有詞進(jìn)行，也可以針對(duì)少部分詞進(jìn)行。

因?yàn)榇蠹叶际侵袊?guó)人，所以主要討論的還是中文文本預(yù)處理方法。

中文文本預(yù)處理

和英文文本處理分類相比，中文文本預(yù)處理是更為重要和關(guān)鍵，相對(duì)于英文來說，中文的文本處理相對(duì)復(fù)雜。中文的字與字之間沒有間隔，并且單個(gè)漢字具有的意義弱于詞組。一般認(rèn)為中文詞語為最小的語義單元，詞語可以由一個(gè)或多個(gè)漢字組成。所以中文文本處理的第一步就是分詞。
中文文本處理中主要包括文本分詞和去停用詞兩個(gè)階段。

分詞

研究表明中文文本特征粒度為詞粒度遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于字粒度，因?yàn)榇蟛糠址诸愃惴ú豢紤]詞序信息，如果基于字粒度就會(huì)損失了過多的 n-gram 信息。

目前常用的中文分詞算法可分為三大類：基于詞典的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法。

• 基于詞典的中文分詞（字符串匹配）
  核心是首先建立統(tǒng)一的詞典表，當(dāng)需要對(duì)一個(gè)句子進(jìn)行分詞時(shí)，首先將句子拆分成多個(gè)部分，將每一個(gè)部分與字典一一對(duì)應(yīng)，如果該詞語在詞典中，分詞成功，否則繼續(xù)拆分匹配直到成功。字典，切分規(guī)則和匹配順序是核心。

• 基于統(tǒng)計(jì)的中文分詞方法
  統(tǒng)計(jì)學(xué)認(rèn)為分詞是一個(gè)概率最大化問題，即拆分句子，基于語料庫，統(tǒng)計(jì)相鄰的字組成的詞語出現(xiàn)的概率，相鄰的詞出現(xiàn)的次數(shù)多，就出現(xiàn)的概率大，按照概率值進(jìn)行分詞，所以一個(gè)完整的語料庫很重要。

• 基于理解的分詞方法
  基于理解的分詞方法是通過讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象。
  它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語義子系統(tǒng)、總控部分。在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語義信息來對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過程。
  這種分詞方法需要使用大量的語言知識(shí)和信息。由于漢語語言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。

去停用詞

“在自然語言中，很多字詞是沒有實(shí)際意義的，比如：【的】【了】【得】等，因此要將其剔除。”

停用詞（Stop Word）是一類既普遍存在又不具有明顯的意義的詞，在英文中例如：“the”、“of”、“for”、“with”、“to”等，在中文中例如：“啊”、“了”、“并且”、“因此”等。
由于這些詞的用處太普遍，去除這些詞，對(duì)于文本分類來說沒有什么不利影響，相反可能改善機(jī)器學(xué)習(xí)效果。停用詞去除組件的任務(wù)比較簡(jiǎn)單，只需從停用詞表中剔除定義為停用詞的常用詞就可以了。

文本特征提?。ㄌ卣鬟x擇）

nlp 任務(wù)非常重要的一步就是特征提?。▽?duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征工程步驟，也叫做降維），在向量空間模型中，文本的特征包括字、詞組、短語等多種元素表示 。在文本數(shù)據(jù)集上一般含有數(shù)萬甚至數(shù)十萬個(gè)不同的詞組，如此龐大的詞組構(gòu)成的向量規(guī)模驚人，計(jì)算機(jī)運(yùn)算非常困難。

進(jìn)行特征選擇，對(duì)文本分類具有重要的意義。特征選擇就是要想辦法選出那些最能表征文本含義的詞組元素 。特征選擇不僅可以降低問題的規(guī)模，還有助于分類性能的改善，選取不同的特征對(duì)文本分類系統(tǒng)的性能有非常重要的影響。

向量空間模型文本表示方法的特征提取分為特征項(xiàng)選擇和特征權(quán)重計(jì)算兩部分。但實(shí)際中區(qū)分的并沒有那么嚴(yán)格。

特征選擇的基本思路是根據(jù)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)獨(dú)立地對(duì)原始特征項(xiàng)（詞項(xiàng)）進(jìn)行評(píng)分排序，從中選擇得分最高的一些特征項(xiàng)，過濾掉其余的特征項(xiàng)。常用的評(píng)價(jià)有文檔頻率、互信息、信息增益、$X^2$ 統(tǒng)計(jì)量等。

“特征工程詳細(xì)介紹及 sklearn 實(shí)戰(zhàn)”

#詞袋模型#

詞袋模型是最原始的一類特征集，忽略掉了文本的語法和語序，用一組無序的單詞序列來表達(dá)一段文字或者一個(gè)文檔 ?？梢赃@樣理解，把整個(gè)文檔集的所有出現(xiàn)的詞都丟進(jìn)袋子里面，然后 無序去重 地排出來（去掉重復(fù)的）。對(duì)每一個(gè)文檔，按照詞語出現(xiàn)的次數(shù)來表示文檔 。例如：

句子1：我/有/一個(gè)/蘋果

句子2：我/明天/去/一個(gè)/地方

句子3：你/到/一個(gè)/地方

句子4：我/有/我/最愛的/你

把所有詞丟進(jìn)一個(gè)袋子：我，有，一個(gè)，蘋果，明天，去，地方，你，到，最愛的。這 4 句話中總共出現(xiàn)了這 10 個(gè)詞。

現(xiàn)在我們建立一個(gè)無序列表：我，有，一個(gè)，蘋果，明天，去，地方，你，到，最愛的。并根據(jù)每個(gè)句子中詞語出現(xiàn)的次數(shù)來表示每個(gè)句子。

總結(jié)一下特征：

• 句子 1 特征: ( 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 )
• 句子 2 特征: ( 1 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 )
• 句子 3 特征: ( 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 )
• 句子 4 特征: ( 2 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 )

詞袋模型生成的特征叫做詞袋特征，該特征的缺點(diǎn)是詞的維度太大，導(dǎo)致計(jì)算困難，且每個(gè)文檔包含的詞語遠(yuǎn)遠(yuǎn)數(shù)少于詞典的總詞語數(shù)，導(dǎo)致文檔稀疏。僅僅考慮詞語出現(xiàn)的次數(shù)，沒有考慮句子詞語之間的順序信息，即語義信息未考慮。

#TF-IDF 模型#

這種模型主要是用詞匯的統(tǒng)計(jì)特征來作為特征集，TF-IDF 由兩部分組成：TF（Term frequency，詞頻），**IDF（Inverse document frequency，逆文檔頻率）**兩部分組成，利用 TF 和 IDF 兩個(gè)參數(shù)來表示詞語在文本中的重要程度。TF 和 IDF 都很好理解，我們直接來說一下他們的計(jì)算公式：

1. TF

TF 是詞頻，指的是一個(gè)詞語在一個(gè)文檔中出現(xiàn)的頻率，一般情況下，每一個(gè)文檔中出現(xiàn)的詞語的次數(shù)越多詞語的重要性更大（當(dāng)然要先去除停用詞），例如 BOW 模型直接用出現(xiàn)次數(shù)來表示特征值。
問題在于在 長(zhǎng)文檔中的詞語次數(shù)普遍比短文檔中的次數(shù)多，導(dǎo)致特征值偏向差異情況，所以不能僅僅使用詞頻作為特征。

TF 體現(xiàn)的是詞語在文檔內(nèi)部的重要性。

$t{f}_{ij}=\frac{n_{ij}}{{\sum }_k{n}_{kj}}$

其中分子 $n_{ij}$ 表示詞 $i$ 在文檔 $j$ 中出現(xiàn)的頻次。分母則是文檔 $j$ 中所有詞頻次的總和，也就是文檔 $j$ 中所有詞的個(gè)數(shù)。舉個(gè)例子：

句子1：上帝/是/一個(gè)/女孩

句子2：桌子/上/有/一個(gè)/蘋果

句子3：小明/是/老師

句子4：我/有/我/最喜歡/的/

每個(gè)句子中詞語的 TF ：

2. IDF

$id{f}_i=log\left(\frac{|D|}{1+|D_i|}\right)$

其中 $\left|D\right|$ 代表文檔的總數(shù)，分母部分 $\left|D_i\right|$ 則是代表文檔集中含有 $i$ 詞的文檔數(shù)。
原始公式是分母沒有 $+1$ 的，這里 $+1$ 是采用了拉普拉斯平滑，避免了有部分新的詞沒有在語料庫中出現(xiàn)而導(dǎo)致分母為零的情況出現(xiàn)。

IDF 是體現(xiàn)詞語在文檔間的重要性。如果某個(gè)詞語僅出現(xiàn)在極少數(shù)的文檔中，說明該詞語對(duì)于文檔的區(qū)別性強(qiáng)，對(duì)應(yīng)的特征值高，很明顯 $\left|D_i\right|$ 值越小，IDF 的值越大。

用 IDF 計(jì)算公式計(jì)算上面句子中每個(gè)詞的 IDF 值：

TF-IDF 方法的主要思路是一個(gè)詞在當(dāng)前類別的重要度與在當(dāng)前類別內(nèi)的詞頻成正比，與所有類別出現(xiàn)的次數(shù)成反比。可見 TF 和 IDF 一個(gè)關(guān)注文檔內(nèi)部的重要性，一個(gè)關(guān)注文檔外部的重要性，最后結(jié)合兩者，把 TF 和 IDF 兩個(gè)值相乘就可以得到 TF-IDF 的值。即：

$tf?idf(i,j)=t{f}_{ij}?id{f}_i=\frac{n_{ij}}{{\sum }_k{n}_{kj}}?log\left(\frac{|D|}{1+|D_i|}\right)$

上面每個(gè)句子中，詞語的 TF-IDF 值：

把每個(gè)句子中每個(gè)詞的 TF-IDF 值 添加到向量表示出來就是每個(gè)句子的 TF-IDF 特征。

例如句子 1 的特征：
$(0.25?log(2),0.25?log(1.33),0.25?log(1.33),0.25?log(2),0,0,0,0,0,0,0,0,0)$

卡方特征選擇（基于卡方檢驗(yàn)的特征選擇）

對(duì)于文本分類的詞向量中許多常用單詞對(duì)分類決策的幫助不大，比如漢語的一些虛詞和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等，也可能有一些單詞在所有類別的文檔中均勻出現(xiàn)。
為了消除這些單詞的影響，一方面可以用停用詞表，另一方面可以用卡方非參數(shù)檢驗(yàn)（Chi-squaredtest，X2）來過濾掉與類別相關(guān)程度不高的詞語。

卡方檢驗(yàn)（χ2 test），是一種常用的特征選擇方法，尤其是在生物和金融領(lǐng)域。χ2 用來描述兩個(gè)事件的獨(dú)立性或者說描述實(shí)際觀察值與期望值的偏離程度。χ2 值越大，則表明實(shí)際觀察值與期望值偏離越大，也說明兩個(gè)事件的相互獨(dú)立性越弱。

特征選擇之卡方檢驗(yàn)

基于詞向量的特征提取模型

該模型通?；诖罅康奈谋菊Z料庫，通過類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，將每個(gè)詞語映射成一個(gè)定維度的向量，維度在幾十維到百維之間，每個(gè)向量就代表著這個(gè)詞語，詞語的語義和語法相似性和通過向量之間的相似度來判斷。

常用的 word2vec 主要是 CBOW 和 skip-gram 兩種模型，由于這兩個(gè)模型實(shí)際上就是一個(gè)三層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實(shí) NNLM 的升級(jí)，去掉了隱藏層，由輸入層、投影層、輸出層三層構(gòu)成，簡(jiǎn)化了模型和提升了模型的訓(xùn)練速度，其在時(shí)間效率上、語法語義表達(dá)上效果明顯都變好。word2vec 通過訓(xùn)練大量的語料最終用定維度的向量來表示每個(gè)詞語，詞語之間語義和語法相似度都可以通過向量的相似度來表示。
[NLP] 秒懂詞向量 Word2vec 的本質(zhì)

一文看懂 word2vec

文本表示

文本是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息，是不可以直接被計(jì)算的。文本表示的作用就是將這些非結(jié)構(gòu)化的信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解的結(jié)構(gòu)化的信息 ，這樣就可以針對(duì)文本信息做計(jì)算，來完成后面的任務(wù)。

文本表示的方法有很多種，傳統(tǒng)做法常用上面提到詞袋模型（BOW, Bag Of Words）或向量空間模型（CSM, Vector Space Model），除此之外還有基于詞嵌入的的獨(dú)熱編碼（one-hot representation）、整數(shù)編碼、詞嵌入（wordembeding）等方法，我們簡(jiǎn)單說幾種重要的：

• 詞袋模型
  上面已經(jīng)提到過，就是把所有文本的詞匯都放在一個(gè)特別特別大的向量中，一個(gè)文本有該詞就標(biāo)為 1，非常原始且缺點(diǎn)很多，已經(jīng)基本淘汰。

• 向量空間模型
  是目前文本處理應(yīng)用領(lǐng)域使用最多且效果較好的文本表示法，簡(jiǎn)單說就是在詞向量中給每個(gè)詞一定的權(quán)重（這個(gè)權(quán)重可以是簡(jiǎn)單的詞頻，也可以是 TF-IDF 等等，非常靈活）。
  定義：

  • 給定文檔 $D=(t_1,w_1;t2,w_2;...;t_n,w_n)$ ，其中 $t_k(1?k?n)$ 是組成文本的詞元素，$w_k$ 是詞元素 $t_k$ 的權(quán)重，可以理解為在文本中的某種重要程度。

  性質(zhì)，向量空間模型滿足以下兩條性質(zhì)：：

  • 互異性：各詞組元素間屬于集合元素關(guān)系，即若 $i=j$ ,則 $t_i=t_j$
  • 無關(guān)性：各詞組元素間無順序關(guān)系和相互聯(lián)系，即對(duì)于文本 $D$，若 $i=j$ ，交換 $t_i$ 與 $t_j$ 的位置，仍表示文檔 $D$。詞組與詞組之間不含任何關(guān)系。

  可以把詞組 $t_1,t_2,\dots ,t_n$ 看成 n 維坐標(biāo)空間，而權(quán)重 $w_1,w_2,\dots ,w_n$ 為相應(yīng)坐標(biāo)值。因此，一個(gè)文本可以表示為一個(gè) n 維向量。

文本表示這一步往往同上一步（文本特征提?。┞?lián)系非常緊密，實(shí)際應(yīng)用中往往一并完成了，所以你會(huì)看到有些方法同時(shí)并屬于兩者。

分類器（分類算法模型）

文本分類方法模型主要分為兩個(gè)大類，一類是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（具體可以再分為四類），另一類是新興的深度學(xué)習(xí)模型。由于每個(gè)算法其實(shí)都非常復(fù)雜，在此我們僅做簡(jiǎn)單介紹，建議需要使用時(shí)一定要再深入學(xué)習(xí)理解。

文本分類算法歷史

從 1961 到 2020 文本分類算法的發(fā)展歷史：

圖上黃色代表淺層學(xué)習(xí)模型，綠色代表深層學(xué)習(xí)模型。可以看到，從 1960 年代到 2010 年代，基于淺層學(xué)習(xí)的文本分類模型占主導(dǎo)地位。自 2010 年代以來，文本分類已逐漸從淺層學(xué)習(xí)模型變?yōu)樯顚訉W(xué)習(xí)模型。

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（淺層學(xué)習(xí)模型）

1. 基于規(guī)則的模型
   基于規(guī)則的分類模型相對(duì)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。它在特定領(lǐng)域的分類往往能夠取得較好的效果。相對(duì)于其它分類模型來說，基于規(guī)則的分類模型的優(yōu)點(diǎn)就是時(shí)間復(fù)雜度低、運(yùn)算速度快。在基于規(guī)則的分類模型中，使用許多條規(guī)則來表述類別。類別規(guī)則可以通過領(lǐng)域?qū)＜叶x，也可以通過計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)獲得。
   決策樹就是一種基于訓(xùn)練學(xué)習(xí)方法獲取分類規(guī)則的常見分類模型，它建立對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射。通過構(gòu)造決策樹來對(duì)未標(biāo)注文本進(jìn)行分類判別。常用的決策樹方法包括 CART 算法、ID3、C4.5、CHAID 等。
   決策樹的構(gòu)建過程一般是自上而下的，決策樹可以是二叉樹也可以是多叉樹，剪枝的方法也有多種，但是具有一致目標(biāo)，即對(duì)目標(biāo)文本集進(jìn)行最優(yōu)分割。
   
   

2. 基于概率的模型
   假設(shè)未標(biāo)注文檔為 $d$ ，類別集合為 C = { c 1 , c 2 , … , c m } C=\{c_1 ,c_2 ,…,c_m\} C={c1?,c2?,…,cm?} ，概率模型分類是對(duì) $1\le i\le n$ 求條件概率模型 $P(c_i|d)$（即 $d$ 屬于 $c_i$ 類別的概率） ，將與文檔 $d$ 條件概率最大的那個(gè)類別作為該文檔的輸出類別。其中樸素貝葉斯分類器（naive Bayes）是應(yīng)用最為廣泛且最簡(jiǎn)單常用的一種概率分類模型。樸素貝葉斯法基于貝葉斯定理將聯(lián)合概率轉(zhuǎn)化為條件概率，然后利用特征條件獨(dú)立假設(shè)簡(jiǎn)化條件概率的計(jì)算。
   
   樸素貝葉斯分類的基本思想是利用詞組與類別的聯(lián)合概率來估計(jì)給定文檔的類別概率。概率 $P(d|c_i)$ 計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，它首先基于一個(gè)貝葉斯假設(shè)：文檔 $d$ 為詞組元素的集合，集合中詞組（元素）之間相互獨(dú)立。由于前面的步驟使得文檔表示簡(jiǎn)化了，所以這也就是樸素的由來之一。事實(shí)上，詞組之間并不是相互獨(dú)立的。雖然這是一種假設(shè)獨(dú)立性，但是樸素貝葉斯還是能夠在分類任務(wù)中表現(xiàn)出很好的分類效果和魯棒性。這一假設(shè)簡(jiǎn)化了聯(lián)合概率的計(jì)算，它允許條件概率的乘積來表示聯(lián)合概率。$P(d|c_i)$ 的計(jì)算式:
   $$P\left(d|c_i\right)={\Pi }_{k=1}^{n}P\left(t_k|c_i\right)$$

   其中，$t_k$ 表示含有 $n$ 項(xiàng)詞組的詞組表 $v_i$ 中的一個(gè)詞組。因此，估計(jì)概率 $P(d|c_i)$ 轉(zhuǎn)化為了估計(jì)詞組表 $v$ 中的每一個(gè)詞組在每一個(gè)類別下的概率 $P(t_k|c_i)$ 。
   概率的估計(jì)與分類結(jié)果非常依賴于事件空間的選擇，下面簡(jiǎn)單介紹兩種事件空間模型，并說明相應(yīng)的 $P(t_k|c_i)$ 是如何估計(jì)的。

   1. 多重伯努利（Multiple-Bernoulli）事件空間是一種布爾獨(dú)立模型的事件空間，為每一個(gè)詞組 t_k 建立一個(gè)二值隨機(jī)變量，最簡(jiǎn)單的方式就是使用最大似然估計(jì)來估計(jì)概率。但缺點(diǎn)在于多重伯努利模型僅僅考慮詞組是否出現(xiàn)，而沒有考慮出現(xiàn)的多少，而詞頻也是一個(gè)重要分類信息。下面介紹加入詞頻信息的多項(xiàng)式模型。
   2. 多項(xiàng)式（Multinomial）事件空間與多重伯努利事件空間類似，但是多項(xiàng)式事件空間假設(shè)詞組的出現(xiàn)次數(shù)是零次或多次，而不是出現(xiàn)與否。實(shí)際應(yīng)用中，多項(xiàng)式模型已經(jīng)表明優(yōu)于多重伯努利模型。
      

3. 基于幾何學(xué)的模型
   使用向量空間模型表示文本，文本就被表示為一個(gè)多維的向量，那么它就是多維空間的一個(gè)點(diǎn)。通過幾何學(xué)原理構(gòu)建一個(gè)超平面將不屬于同一個(gè)類別的文本區(qū)分開。最典型的基于幾何學(xué)原理的分類器是"支持向量機(jī)"（SVM），其分類效果較為不錯(cuò)，幾乎可以說是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最好的了。
   
   SVM 之所以能夠取得比較好的分類效果，其優(yōu)點(diǎn)在于：

   • SVM 是一種針對(duì)有限樣本條件下的分類算法，其目標(biāo)是得到當(dāng)前訓(xùn)練集下的最優(yōu)解而不是樣本數(shù)趨于無窮大時(shí)的最優(yōu)值，該算法最終將問題轉(zhuǎn)化成二次線性規(guī)劃尋求最優(yōu)解問題。從理論上來講，它得到的是全局最優(yōu)解，能夠避免局部極值問題。
   • 該方法將實(shí)際問題通過核函數(shù)技巧將線性不可分空間映射到高維線性可分空間，在高維空間中構(gòu)造線性決策函數(shù)來實(shí)現(xiàn)原線性不可分空間的決策函數(shù)。這保證了 SVM 具有較好的推廣能力，計(jì)算的復(fù)雜度不再取決于空間維數(shù)，而是取決于訓(xùn)練集樣本數(shù)量。
   • SVM 方法能夠很好的處理稀疏數(shù)據(jù)，更好的捕捉了數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征，準(zhǔn)確率較高。

   SVM 雖然有許多優(yōu)點(diǎn)，但是固有的缺點(diǎn)是不可避免的。其缺點(diǎn)包括：

   • SVM 算法時(shí)間和空間復(fù)雜度較高，隨著訓(xùn)練樣本數(shù)和類別的增加，分類時(shí)間和空間代價(jià)很高。
   • 核函數(shù)空間變換會(huì)增加訓(xùn)練集空間的維數(shù)，使得 SVM 對(duì)時(shí)間和空間需求加大，又進(jìn)一步降低了分類的效率。
   • SVM 算法一般含有較多參數(shù)，并且參數(shù)隨著訓(xùn)練樣本的不同，呈現(xiàn)較大的差異，調(diào)整參數(shù)以獲得最優(yōu)分類效果相對(duì)困難。而且參數(shù)的不同對(duì)分類結(jié)果的顯示出較大的差異性。
     

4. 基于統(tǒng)計(jì)的模型
   基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為自然語言研究領(lǐng)域里面的一個(gè)主流研究方法。事實(shí)上無論是樸素貝葉斯分類模型，還是支持向量機(jī)分類模型，也都采用了統(tǒng)計(jì)的方式。文本分類算法中一種最典型的基于統(tǒng)計(jì)的分類模型就是 k 近鄰（k-Nearest Neighbor，kNN）模型，是比較好的文本分類算法之一。
   
   kNN 分類模型的主要思想：通過給定一個(gè)未標(biāo)注文檔 $d$，分類系統(tǒng)在訓(xùn)練集中查找與它距離最接近的 $k$ 篇相鄰（相似或相同）標(biāo)注文檔，然后根據(jù)這 $k$ 篇鄰近文檔的分類標(biāo)注來確定文檔 $d$ 的類別。分類實(shí)現(xiàn)過程：

   1. 將訓(xùn)練集樣本轉(zhuǎn)化為向量空間模型表示形式并計(jì)算每一特征的權(quán)重
   2. 采用類似步驟 1 的方式轉(zhuǎn)化未標(biāo)注文檔 $d$ 并計(jì)算相應(yīng)詞組元素的權(quán)重
   3. 計(jì)算文檔 $d$ 與訓(xùn)練集樣本中每一樣本的距離（或相似度）；
   4. 找出與文檔 $d$ 距離最?。ɑ蛳嗨贫茸畲螅┑?$k$ 篇訓(xùn)練集文本；
   5. 統(tǒng)計(jì)這個(gè) $k$ 篇訓(xùn)練集文本的類別屬性，一般將文檔 $d$ 的類歸為 $k$ 中最多的樣本類別。

   KNN 分類模型是一種“懶學(xué)習(xí)”算法，實(shí)質(zhì)上它沒有具體的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程。分類過程只是將未標(biāo)注文本與每一篇訓(xùn)練集樣本進(jìn)行相似度計(jì)算， kNN 算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度較高。因而隨著訓(xùn)練集樣本的增加，分類的存儲(chǔ)資源消耗大，時(shí)間代價(jià)高。一般不適合處理訓(xùn)練樣本較大的分類應(yīng)用。
   

關(guān)于上面這些模型的具體原理性質(zhì)參見：文本分類——常見分類模型。

?? 深度學(xué)習(xí)方法

上文介紹了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)文本分類，后起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然可以橫掃一切，但其實(shí)一開始卻不擅長(zhǎng)對(duì)文本數(shù)據(jù)的處理（其實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然在各種 NLP 任務(wù)中雖然準(zhǔn)確率非常好看，但實(shí)際應(yīng)用中并不明顯）。主要問題是，文本本表示高維度高稀疏，但特征表達(dá)能力卻很弱，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還需要人工進(jìn)行特征工程，成本高昂。

自 2010 年代以來，文本分類逐漸從淺層學(xué)習(xí)模式向深度學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變。與基于淺層學(xué)習(xí)的方法相比，深度學(xué)習(xí)方法避免了人工設(shè)計(jì)規(guī)則和特征，并自動(dòng)提供文本挖掘的語義意義表示。與淺層模型不同，深度學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)一組直接將特征映射到輸出的非線性轉(zhuǎn)換，將特征工程集成到模型擬合過程中。目前的幾乎所有研究都是基于 DNN。

下面是目前文本分類算法在最近的一些主流任務(wù)上的排行榜：

可以看到已經(jīng)不見了傳統(tǒng)算法的影子，目前的主流研究方向也都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方向，但是對(duì)于一些小數(shù)據(jù)量、低成本的任務(wù)還是推薦使用傳統(tǒng)算法。

而深度學(xué)習(xí)最初之所以在圖像和語音取得巨大成功，一個(gè)很重要的原因是圖像和語音原始數(shù)據(jù)是連續(xù)和稠密的，有局部相關(guān)性。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)解決大規(guī)模文本分類問題最重要的是解決文本表示，再利用 CNN/RNN 等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自動(dòng)獲取特征表達(dá)能力，去掉繁雜的人工特征工程，端到端的解決問題。例如新提出的 BERT 模型。

文本分類深度學(xué)習(xí)概述

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用于文本分類任務(wù)的前兩種深度學(xué)習(xí)方法，與淺層學(xué)習(xí)模型相比，它們可以提高性能。然后，將 CNN，RNN 和注意力機(jī)制用于文本分類。許多研究人員通過改進(jìn) CNN，RNN 和注意力，或模型融合和多任務(wù)方法，提高了針對(duì)不同任務(wù)的文本分類性能。

可以生成上下文化詞向量的 BERT 的出現(xiàn)，是文本分類和其他 NLP 技術(shù)發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，該模型在包括文本分類在內(nèi)的多個(gè) NLP 任務(wù)具有更好的性能。此外，一些研究人員研究了基于 GNN 的文本分類技術(shù)，以捕獲文本中的結(jié)構(gòu)信息，這是其他方法無法替代的。

根據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)文本分類的 DNN 算法可分為幾大類：

1. 基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法（ReNN-based methods）

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ReNN)可以自動(dòng)遞歸學(xué)習(xí)文本的語義和語法樹結(jié)構(gòu)，無需特征設(shè)計(jì)。遞歸自動(dòng)編碼器（RAE）用來預(yù)測(cè)每個(gè)輸入句子的情感標(biāo)簽分布，并學(xué)習(xí)多詞短語的表示。為了學(xué)習(xí)每個(gè)輸入文本的成分向量表示，矩陣向量遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MV-RNN)引入了 ReNN 模型來學(xué)習(xí)短語和句子的表示。

看圖中的例子。首先，將輸入文本中的每個(gè)單詞作為模型結(jié)構(gòu)的葉節(jié)點(diǎn)，然后通過權(quán)重矩陣將所有節(jié)點(diǎn)合并為父節(jié)點(diǎn)。權(quán)重矩陣在整個(gè)模型中共享。每個(gè)父節(jié)點(diǎn)與所有葉節(jié)點(diǎn)具有相同的維度。最后，將所有節(jié)點(diǎn)遞歸聚合為根節(jié)點(diǎn)，以表示預(yù)測(cè)標(biāo)簽的輸入文本

2. 基于多層感知機(jī)的方法（MLP-based methods）

多層感知器(MLP, multilayer perceptron)，俗稱”vanilla”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種用于自動(dòng)捕獲特征的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

看圖中例子，我們給出了一個(gè)三層 MLP 模型。它包含一個(gè)輸入層、一個(gè)對(duì)應(yīng)所有節(jié)點(diǎn)帶有激活函數(shù)隱藏層，一個(gè)輸出層。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都連接一個(gè)具有一定權(quán)重的 wi。它將每個(gè)輸入文本視為一個(gè)詞袋（bagsofword）

一些研究小組提出了一些基于 MLP 的文本分類方法。段落向量(Paragraph-vec)是最流行和使用最廣泛的方法，它類似于 CBOW。采用無監(jiān)督算法得到不同輸入長(zhǎng)度文本的固定長(zhǎng)度特征表示。

3. 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法（RNN-based methods）

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，他能夠處理序列變化的數(shù)據(jù)。比如某個(gè)單詞的意思會(huì)因?yàn)樯衔奶岬降膬?nèi)容不同而有不同的含義，RNN 就能夠很好地解決這類問題。

看圖中例子。首先，利用詞嵌入技術(shù)(word embedding)，將輸入的每個(gè)詞用一個(gè)特定的向量表示。然后，將嵌入詞向量逐個(gè)輸入 RNN 單元。RNN 單元的輸出與輸入向量的維數(shù)相同，并饋入下一隱含層。RNN 在模型的不同部分共享參數(shù)，并且對(duì)每個(gè)輸入詞具有相同的權(quán)重。最后，隱藏層的最后一層輸出可以預(yù)測(cè)輸入文本的標(biāo)簽。

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：長(zhǎng)短期記憶(LSTM)

在 RNN 的反向傳播過程中，權(quán)值是通過導(dǎo)數(shù)的連續(xù)乘法來計(jì)算的梯度來調(diào)整的。如果導(dǎo)數(shù)非常小，連續(xù)乘法可能會(huì)導(dǎo)致梯度消失問題。長(zhǎng)短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的 RNN，主要是為了解決長(zhǎng)序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡(jiǎn)單來說，就是相比普通的 RNN，LSTM 能夠在更長(zhǎng)的序列中有更好的表現(xiàn)。

它由記憶任意時(shí)間間隔值的單元和控制信息流的三個(gè)門結(jié)構(gòu)組成。門結(jié)構(gòu)包括輸入門(input gate)、遺忘門(forget gates)和輸出門(ouput gates)。LSTM 分類方法可以更好地捕獲上下文特征詞之間的連接，利用遺忘門結(jié)構(gòu)過濾無用信息，有利于提高分類器的總體捕獲能力。

LSTM 結(jié)構(gòu)（圖右）和普通 RNN 的主要輸入輸出區(qū)別如下所示。

具體參見：人人都能看懂的 LSTM

4. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法（CNN-based methods）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks, CNNs)起初用于圖像分類，卷積濾波器(convolving filters)可以提取圖像的特征。與 RNN 不同，CNN 可以同時(shí)將不同核定義的卷積應(yīng)用于序列的多個(gè)塊。因此，CNN 用于許多自然語言處理任務(wù)，包括文本分類。對(duì)于文本分類，需要將文本表示為類似于圖像表示的向量，可以從多個(gè)角度對(duì)文本特征進(jìn)行過濾。

看圖中例子。首先，將輸入文本的詞向量拼接成一個(gè)矩陣。然后將矩陣輸入卷積層(Conv)，卷積層包含幾個(gè)不同維度的濾波器。最后，卷積層的結(jié)果經(jīng)過池化層(Pooling)，并將池化結(jié)果連接起來(Concat)，得到文本的最終向量表示。類別由最終輸出向量預(yù)測(cè)。

5. 基于注意力機(jī)制的方法（Attention-based methods）

CNN 和 RNN 在文本分類相關(guān)的任務(wù)上提供了很好的結(jié)果，但缺點(diǎn)在于，這些模型不夠直觀，可解釋性較差，特別是對(duì)于一些分類錯(cuò)誤，由于隱藏?cái)?shù)據(jù)的不可讀性，無法解釋。因此提出了注意力模型。

注意力模型(Attentional mechanism, AM)最初被用于機(jī)器翻譯，現(xiàn)在已成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念。注意力機(jī)制借鑒了人類的注意力機(jī)制。

例如，視覺注意力機(jī)制是人類視覺所特有的大腦信號(hào)處理機(jī)制。我們的視覺系統(tǒng)傾向于關(guān)注圖像中輔助判斷的部分信息，并忽略掉不相關(guān)的信息。人類視覺通過快速掃描全局圖像，獲得需要重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)區(qū)域，也就是一般所說的注意力焦點(diǎn)，而后對(duì)這一區(qū)域投入更多注意力資源，以獲取更多所需要關(guān)注目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息，而抑制其他無用信息。這是人類利用有限的注意力資源從大量信息中快速篩選出高價(jià)值信息的手段，是人類在長(zhǎng)期進(jìn)化中形成的一種生存機(jī)制，人類視覺注意力機(jī)制極大地提高了視覺信息處理的效率與準(zhǔn)確性。

圖中例子形象化展示了人類在看到一副圖像時(shí)是如何高效分配有限的注意力資源的，其中紅色區(qū)域表明視覺系統(tǒng)更關(guān)注的目標(biāo)。很明顯人們會(huì)把注意力更多投入到人的臉部、文本的標(biāo)題、文章首句以及更具有感情色彩的詞匯等位置。

深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制從本質(zhì)上講和人類的選擇性視覺注意力機(jī)制類似，核心目標(biāo)也是從眾多信息中選擇出對(duì)當(dāng)前任務(wù)目標(biāo)更關(guān)鍵的信息。同樣，在涉及語言或視覺的問題中，輸入的某些部分可能會(huì)比其他部分對(duì)決策更有幫助。例如，在翻譯和總結(jié)任務(wù)中，輸入序列中只有某些單詞可能與預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞相關(guān)。

在人工智能領(lǐng)域，注意力已成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要組成部分，并在自然語言處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、語音和計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域有著大量的應(yīng)用。

基于注意力機(jī)制的方法：HAN

HAN 包括兩個(gè)編碼器（encoders）和兩個(gè)層次的注意層（attention layers）。注意機(jī)制讓模型對(duì)特定的輸入給予不同的注意。它先將關(guān)鍵詞聚合成句子向量，再將關(guān)鍵句子向量聚合成文本向量。通過這兩個(gè)層次的注意，可以了解每個(gè)單詞和句子對(duì)分類判斷貢獻(xiàn)多少，有利于應(yīng)用和分析。

6. 基于 Transformer 的方法（Transformer-based methods）

Transformer 是一種預(yù)訓(xùn)練的語言模型，可以有效地學(xué)習(xí)全局語義表示，并顯著提高包括文本分類在內(nèi)的 NLP 任務(wù)。通常使用無監(jiān)督的方法自動(dòng)挖掘語義知識(shí)，然后構(gòu)造預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，使機(jī)器能夠?qū)W習(xí)理解語義。Transformer 可以在不考慮連續(xù)信息(sequential information)的情況下并行計(jì)算，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，因此在 NLP 任務(wù)中很受歡迎。

基于 Transformer 的方法最著名的有以下三個(gè)模型：

ELMo 是一個(gè)深度上下文化的詞表示模型，它很容易集成到模型中。 它可以模擬詞匯的復(fù)雜特征，學(xué)習(xí)不同語境下的不同表征。該算法利用雙向 LSTM 算法，根據(jù)上下文單詞學(xué)習(xí)每個(gè)單詞的嵌入。

GPT 的核心思想是先通過無標(biāo)簽的文本去訓(xùn)練生成語言模型，再根據(jù)具體的 NLP 任務(wù)（如文本蘊(yùn)涵、QA、文本分類等），來通過有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行 fine-tuning。

BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)，是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的語言表征模型。它強(qiáng)調(diào)了不再像以往一樣采用傳統(tǒng)的單向語言模型或者把兩個(gè)單向語言模型進(jìn)行淺層拼接的方法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，而是采用新的 masked language model（MLM），以致能生成深度的雙向語言表征。

具體參考：什么是 BERT？

基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法（GNN-based methods）

盡管傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法在提取結(jié)構(gòu)空間（歐式空間）數(shù)據(jù)的特征方面取得了巨大的成功，但許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)是從非結(jié)構(gòu)空間生成的，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法在處理非結(jié)構(gòu)空間數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)難以令人滿意。例如，在推薦系統(tǒng)中，一個(gè)基于圖的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠利用用戶和產(chǎn)品之間的交互來做出非常準(zhǔn)確的推薦。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN,Graph Neural Network)，是一個(gè)可用于學(xué)習(xí)大規(guī)模相互連接的圖結(jié)構(gòu)信息數(shù)據(jù)的模型?；?GNN 的模型可以學(xué)習(xí)句子的句法結(jié)構(gòu)，也可以進(jìn)行文本分類。

如圖中例子所示。首先，將四個(gè)輸入文本和文本中的單詞定義為節(jié)點(diǎn)，構(gòu)造成圖結(jié)構(gòu)。圖節(jié)點(diǎn)由黑體邊連接，黑體邊表示文檔—單詞邊和單詞—單詞邊。每個(gè)詞的權(quán)重通常是指它們?cè)谡Z料庫中的共現(xiàn)頻率。然后，通過隱藏層表示單詞和文本。最后，可以用圖預(yù)測(cè)所有輸入文本的標(biāo)簽。

文本分類技術(shù)挑戰(zhàn)

眾所周知，在 DNN 中輸入的有益信息越多，其性能越好。因此，增加外部知識(shí)(知識(shí)庫或知識(shí)圖)是提高模型性能的有效途徑，由于投入規(guī)模的限制，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。

算法模型：如何權(quán)衡數(shù)據(jù)和計(jì)算資源以及預(yù)測(cè)性能。

雖然一些新的文本分類模型不斷地提高了大多數(shù)分類任務(wù)的準(zhǔn)確性指標(biāo)，但并不能像人類一樣從語義層面“理解”文本。此外，對(duì)于噪聲樣本，小樣本噪聲可能導(dǎo)致決策置信度發(fā)生較大變化，甚至導(dǎo)致決策逆轉(zhuǎn)。以詞向量為代表的預(yù)先訓(xùn)練的語義表示模型通?？梢蕴岣呦掠?NLP 任務(wù)的性能。現(xiàn)有的關(guān)于無語境詞向量（context-free
word vectors）遷移策略的研究還處于相對(duì)初級(jí)的階段。從數(shù)據(jù)，模型和性能的角度得出結(jié)論，文本分類主要面臨以下挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)層面

對(duì)于文本分類任務(wù)，無論是淺層學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)方法，數(shù)據(jù)對(duì)于模型性能都是必不可少的。研究的文本數(shù)據(jù)主要包括多章，短文本，跨語言，多標(biāo)簽，少樣本文本。對(duì)于這些數(shù)據(jù)的特征，現(xiàn)有的技術(shù)挑戰(zhàn)如下：

• 零次學(xué)習(xí)/少量學(xué)習(xí)(zero-shot/Few-shot learning)
  是指對(duì)無標(biāo)注、或很少標(biāo)注的文本進(jìn)行分類。然而，目前的模型過于依賴大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)。
• 外部知識(shí)。
  深度學(xué)習(xí)模型是大數(shù)據(jù)喂出來的，輸入的信息越多，DNN 的性能就越好。所以，添加外部知識(shí)（知識(shí)庫或知識(shí)圖）是提高模型性能的有效途徑。然而，如何添加以及添加什么仍然是一個(gè)問題。
• 多標(biāo)簽文本分類任務(wù)
  多標(biāo)簽文本分類需要充分考慮標(biāo)簽之間的語義關(guān)系，并且模型的嵌入和編碼是有損壓縮的過程。因此，如何減少訓(xùn)練過程中層次語義的丟失以及如何保留豐富而復(fù)雜的文檔語義信息仍然是一個(gè)亟待解決的問題。
• 具有許多術(shù)語詞匯的特殊領(lǐng)域
  特定領(lǐng)域的文本（例如金融和醫(yī)學(xué)文本）包含許多特定的單詞或領(lǐng)域?qū)＜?，可理解的語，縮寫等，這使現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練單詞向量難以使用。

模型層面

現(xiàn)有的算法模型，淺層和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)都嘗試應(yīng)用于文本分類，包括集成方法(integration methods)。橫空出世的 BERT 學(xué)習(xí)了一種語言表示法，可以用來對(duì)許多 NLP 任務(wù)進(jìn)行 fine-tune。但想提高模型準(zhǔn)確率，最主要的方法是仍然是增加數(shù)據(jù)，如何在增加數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，和預(yù)測(cè)性能之間權(quán)衡是值得研究的。

性能評(píng)估層面

淺層模型和深層模型可以在大多數(shù)文本分類任務(wù)中取得良好的性能，但是需要提高其結(jié)果的抗噪聲能力。如何實(shí)現(xiàn)對(duì)深度模型的合理評(píng)估也是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。

• 模型的語義魯棒性
  近年來，研究人員設(shè)計(jì)了許多模型來增強(qiáng)文本分類模型的準(zhǔn)確性。但是，如果數(shù)據(jù)集中有一些對(duì)抗性樣本，則模型的性能會(huì)大大降低。因此，如何提高模型的魯棒性是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和挑戰(zhàn)。
• 模型的可解釋性
  DNN 在特征提取和語義挖掘方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，并且已經(jīng)完成了出色的文本分類任務(wù)。但是，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)黑盒模型，訓(xùn)練過程難以重現(xiàn)，隱式語義和輸出可解釋性很差。它對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，丟失了明確的準(zhǔn)則。此外，我們無法準(zhǔn)確解釋為什么該模型可以提高性能。

總結(jié)

本文主要介紹了現(xiàn)有的從淺學(xué)習(xí)到深學(xué)習(xí)的文本分類任務(wù)模型。首先，介紹了一些主要的淺學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型，并給出了總結(jié)表。淺層模型主要通過改進(jìn)特征提取方案和分類器設(shè)計(jì)來提高文本分類性能。

相比之下，深度學(xué)習(xí)模型通過改進(jìn)表示學(xué)習(xí)方法、模型結(jié)構(gòu)以及增加數(shù)據(jù)和知識(shí)來提高性能。然后，我們引入了帶有摘要表和評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)集，用于單標(biāo)簽和多標(biāo)簽任務(wù)。在此基礎(chǔ)上，給出了經(jīng)典文本分類數(shù)據(jù)集在不同應(yīng)用的摘要表中領(lǐng)先模型的定量結(jié)果。

最后，總結(jié)了文本分類未來可能面臨的研究挑戰(zhàn)。

參考文章

參考博文

中文文本挖掘預(yù)處理流程總結(jié)

自然語言處理（NLP）語義分析–文本分類、情感分析、意圖識(shí)別

自然語言處理 4：文本分類

自然語言處理——文本分類概述

文本分類——常見分類模型

《文本分類大綜述：從淺層到深度學(xué)習(xí)》

最新文本分類綜述 2020-《A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning》

參考文獻(xiàn)

[1] X. Zhu, P. Sobhani, and H. Guo, " Long short-term memory over recursive structures, in Proc. ICML, 2015, pp. 1604-1612, 201
[2] K. S. Tai, R. Socher, and C. D. Manning, "Improved semantic representations from tree-structured long short-term memory networks, in Proc.ACL,2015,pp.1556-1566,2015.
[3]K. Kowsari, K. J. Meimandi, M. Heidarysafa, S. Mendu, L. E. Barnes, and D. E. Brown, “Text classifification algorithms: A survey,” Information, vol. 10, no. 4, p. 150, 2019.
[4]K. Schneider, “A new feature selection score for multinomial naive bayes text classifification based on kl-divergence,” in Proc. ACL, 2004,2004.
[5]W. Dai, G. Xue, Q. Yang, and Y. Yu, “Transferring naive bayesclassifiers for text classification,” in Proc. AAAI, 2007, pp. 540–545,2007.
[6]K. Yi and J. Beheshti. A hidden markov model-based text classification of medical documents, “J. Inf. Sci., vol.35, no. 1, pp.67-81, 2009
[7]T. M. Cover and P. E. Hart, “Nearest neighbor pattern classifification,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 13, no. 1, pp. 21–27, 1967.
[8]P. Soucy and G. W. Mineau, “A simple KNN algorithm for text categorization,” in Proc. ICDM, 2001, pp. 647–648, 2001.
[9]S. Tan, “Neighbor-weighted k-nearest neighbor for unbalanced text corpus,” Expert Syst. Appl., vol. 28, no. 4, pp. 667–671, 2005.
[10]C. Cortes and V. Vapnik, “Support-vector networks,” Mach. Learn., vol. 20, no. 3, pp. 273–297, 1995.
[11]T. Joachims, “Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features,” in Proc. ECML, 1998, pp. 137–142, 1998.
[12]T. Joachims, “A statistical learning model of text classification for support vector machines,” in Proc. SIGIR, 2001, pp. 128–136, 2001.
[13]P. Vateekul and M. Kubat, “Fast induction of multiple decision trees in text categorization from large scale, imbalanced, and multi-label data,”in Proc. ICDM Workshops, 2009, pp. 320–325, 2009.
[14]R. Socher, J. Pennington, E. H. Huang, A. Y. Ng, and C. D. Manning, “Semi-supervised recursive autoencoders for predicting sentiment distributions,” in Proc. EMNLP, 2011, pp. 151–161, 2011.
[15]R. Socher, B. Huval, C. D. Manning, and A. Y. Ng, “Semantic compositionality through recursive matrix-vector spaces,” in Proc.EMNLP, 2012, pp. 1201–1211, 2012.
[16]M. k. Alsmadi, K. B. Omar, S. A. Noah, and I. Almarashdah, “Performance comparison of multi-layer perceptron (back propagation, delta rule and perceptron) algorithms in neural networks,” in 2009 IEEE International Advance Computing Conference, pp. 296–299, 2009.
[17]Q. V. Le and T. Mikolov, “Distributed representations of sentences and documents,” in Proc. ICML, 2014, pp. 1188–1196, 2014.
[18]B. Felbo, A. Mislove, A. S?gaard, I. Rahwan, and S. Lehmann, “Using millions of emoji occurrences to learn any-domain representations for detecting sentiment, emotion and sarcasm,” in Proc. EMNLP, 2017, pp. 1615–1625, 2017.
[19]T. Miyato, S. Maeda, M. Koyama, and S. Ishii, “Virtual adversarial training: a regularization method for supervised and semi-supervised learning,” CoRR, vol. abs/1704.03976, 2017.
[20]T. Miyato, A. M. Dai, and I. J. Goodfellow, “Adversarial training methods for semi-supervised text classification,” in Proc. ICLR, 2017, 2017. [21]Li Q, Peng H, Li J, et al. A survey on text classification: From shallow to deep learning[J]. arXiv preprint arXiv:2008.00364, 2020.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-402238.html

到了這里，關(guān)于自然語言處理—文本分類綜述/什么是文本分類的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！