Hello 大家好！歡迎回來！昨天剛剛分享完異常檢測 (Anomaly Detection)，那今天我打算跟大家分享文本分類 (Text Classification)。事不宜遲，現在開始！

簡介

文本分類是自然語言處理 (NLP) 中的一項基礎任務，它涉及將文本文件按照預先定義的類別或分類進行分類。它在情感分析、主題分類、垃圾郵件過濾和內容推薦等各種應用中扮演著關鍵角色。

分類

• 二分類/多分類
  標籤集中有兩個或以上的標籤類別，每個樣本有且只有一個標籤
• 多標籤
  每個樣本有一個或多個標籤
• 層次分類
  特殊的多分類或多標籤任務，標籤之間具有層次關係。比如下圖樣本的一級標籤是體育，二級標籤是足球，體育爲足球的父標籤。
  [1]

技術方法

• 詞袋模型 (Bag-of-Words)
  詞袋模型將文本文件視為詞語的集合，忽略語法和詞序。它通過計算每個詞在文本中的出現頻率，創建一個數值特徵向量。
• 詞頻-逆文檔頻率 (TF-IDF)
  TF-IDF通過考慮詞在文檔中的出現頻率以及在整個語料庫中的逆頻率，表示詞在文檔中的重要性。
• 詞嵌入 (Word Embedding)
  詞嵌入技術 (如Word2Vec和GloVe) 將詞表示為高維向量空間中的密集向量，捕捉詞之間的語義關係。
• 機器學習算法
  可以使用支持向量機 (SVM)、朴素貝葉斯、決策樹等監督學習算法進行文本分類，利用提取的特徵。
• 深度學習模型
  深度學習模型，如卷積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN)和基於Transformer的模型 (如BERT)，在文本分類任務中取得了顯著進展。

步驟

1. 數據準備
   收集並預處理帶有標籤的文本數據，去除噪聲，進行分詞，去除停用詞，並將文本轉換為適當的數值表示。
2. 特徵提取
   使用詞袋模型、TF-IDF 或詞嵌入等技術從文本數據中提取有意義的特徵。
3. 模型訓練
   選擇合適的機器學習或深度學習模型，使用帶有標籤的數據對其進行訓練，並調整超參數以優化性能。
4. 模型評估
   使用準確率、精確率、召回率和 F1 分數等評估指標在獨立的測試數據集上評估訓練好的模型。
5. 預測和部署
   使用訓練好的模型對新的、未見過的文本數據進行分類，並在實際應用中部署模型。

實際應用

• 情感分析
  將文本文件分類為正面、負面或中性，以評估客戶意見、社交媒體情感或產品評論。
• 垃圾郵件過濾
  根據郵件內容自動將傳入郵件或消息分類為垃圾郵件或合法郵件。
• 新聞分類
  將新聞文章分類為體育、政治、娛樂或技術等不同類別。
• etc...

參考資料

• 三類文本分類場景 [1]

今天第15天，已經過一半的天數了，而本來有6個人的隊伍也只剩下2個人再堅持下去了。大家記得要加油！
我是 Mr. cobble，明天見！