文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。
作者：王千发 编辑：李文臣 什么是文本分类 一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。 文本分类的过程 首先是获取数据集，为
一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个。通俗点说，就是拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育。文本分类是一个监督学习的过程，常见的应用就是新闻分类，情感分析等等。其中涉及到机器学习，数据挖掘等领域的许多关键技术：分词，特征抽取，特征选择，降维，交叉验证，模型调参，模型评价等等，掌握了这个有助于加深对机器学习的的理解。这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。
讯飞比赛答辩结束，笔者和小伙伴们参加了一些讯飞的比赛，今年讯飞文本分类比赛相比去年更加多元化，涉及领域、任务和数据呈现多样性，听完各位大佬的答辩之后，结合之前经验和以下赛题总结下文本分类比赛的实战思路。
比赛链接为 https://www.biendata.com/competition/falsenews/
本次比赛的任务是对给定文本进行情感极性分析，情感极性包括正中负三类。这次比赛我的成绩是复赛第8名(共2745支参赛队伍，实际有效提交851个提交)。借助分享本次参赛方案总结，希望能和大家共同交流交流。
比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810 以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习
在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。这些方法存在两个共同的问题：一是转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；二是没有考虑到单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
原始数据 –> 数据特征工程（训练数据和测试数据） –> 选择合适的算法进行学习 –> 建立模型 –> 模型评估(测试数据) –> 判断模型是否合格 –> 模型应用（一般以API的形式提供）
随着网络新闻服务的飞速发展，网络上产生了大量的新闻文本信息，探索新闻文本背后的情绪表达，可以为政府和企业提供潜在价值。本题给定互联网新闻文本标题及新闻文本内容，要求判断新闻的情感极性（包括正面极性，中性极性和负面极性），是自然语言处理领域的典型分类任务。针对该任务，本文采用了RoBERTa模型，并改造了多个上层模型并通过投票融合的方式取得了较好的结果。在CCF BDCI的新闻情感分析的评测任务上，该方法在最终的B榜评测数据上，F1分值达到了0.81697最高分。
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都具有重要意义。
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域，包括领域本体构建、短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究。常用的数据挖掘功能包括分类、聚类、预测和关联四大模型。本文针对四大模型之一的分类进行讨论。分类算法包括回归、决策树、支持向量机、贝叶斯等，显然，不少涉及机器学习的知识。本文重点介绍贝叶斯分类，涉及朴素贝叶斯模型、二项独立模型、多项模型、混合模型等知识。本文针对几种模型，采用算法概述、算法公式解析、公式推理、优缺点比较等进行总结。 0 引言 ---- 于半月
1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。 2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。 自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化 语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、
简单描述：在预测目标值的时候选择和自己相似的目标值。比如，有五个人分在在武汉的五个区域，小明不知道自己在什么区域，他计算自己和其他4个人的距离，谁离自己最近,他在什么区，小明就在什么区。
Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 文本分类是NLP中一个非常重要的任务，也是非常适合入坑NLP的第一个完整项目。 文本分类看似简单，但实则里面有好多门道。作者水平有限，只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享，并且尽可能提供给出简洁、清晰的代码实现。希望各位看官都能有所收获。 本文主要讨论文本分类中处理样本不均衡和提升模型鲁棒性的trick。文章内容是根据平时阅读论文、知乎、公众号和实践得到的，若有表述不够清楚、详尽的地方可参考文末相关链接。 1. 缓解样本不均衡 样本不均衡现象
寄语：Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法，但在Bert面前，就是小巫见大巫了。
笔者主要方向是KBQA，深深体会到竞赛是学习一个新领域最好的方式，这些比赛总的来说都属于文本分类领域，因此最近打算一起总结一下。
论文标题：How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 中文标题：如何微调 BERT 进行文本分类？ 论文作者：复旦大学邱锡鹏老师课题组 实验代码
引言 回顾一下自己参与的智能客服系统项目，从技术调研到游戏领域的对话文本数据分析和任务细分定义，再到建模调优以及最后的运营优化等整体流程的学习，收获良多。一般的智能客服系统包括三大模块，具体系统结构图如下： 对话系统整体结构图 对于多轮任务型对话，首先需要理解用户主要说了啥，怎么说的以及对话的逻辑流程，并借助于对业务的理解以及对话文本的数据分析，抽象出对用户发言的语义理解定义，也即是语义理解模块。本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中，意图细分成了2层的层级意图结构，也即话题意图以及
在2020这个时间节点，对于NLP分类任务，我们的关注重点早已不再是如何构造模型、拘泥于分类模型长什么样子了。如同CV领域当前的重点一样，我们更应该关注如何利用机器学习思想，更好地去解决NLP分类任务中的低耗时、小样本、鲁棒性、不平衡、测试检验、增量学习、长文本等问题。
机器学习常用算法 k近邻算法 求出未知点 与周围最近的 k个点的距离 查看这k个点中大多数是哪一类 根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式 收异常点影响较大,因此需要做标准化处理 API:sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm="auto") algorithm:{"auto","ball_tree","kd_tree","brute"}
欢迎大家来到预训练语言模型的专题系列分享，本篇推送是该专题系列的第三篇。在前两篇推送[萌芽时代]，[风起云涌]中，我们分享了该领域的奠基文章以及声名鹊起却生不逢时的ELMo模型，本期我们带来的文章将会让大家了解文本分类的一些通用技巧，希望大家看完后炼丹技术都能更上一层楼！
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
首先要理解正类的概念： “在机器学习中，我们通常将更关注的事件定义为正类事件。（生活中我们通常会更关注那些结果不好的情况的出现） ”——周志华《机器学习》 正类，比如医学中，肿瘤阳性就是正类。
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摘要：本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍，包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型，了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目；第二部分内容是文本分类项目模型优化实践，主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践，可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一，从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗，本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流，后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
Paper：Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（Computer Science, Mathematics-ArXiv）2020
官方文档：https://ww2.mathworks.cn/help/bioinfo/ref/crossvalind.html
鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour、Setosa和Virginica。
作者：乐雨泉(yuquanle)，湖南大学在读硕士，研究方向机器学习与自然语言处理。欢迎志同道合的朋友和我在公众号"AI 小白入门"一起交流学习。
本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。
逻辑回归要点：逻辑回归是通过sigmoid函数使损失函数达到最小或者是似然函数达到最大通过相应的优化算法求出其中的参数值实现分类。（什么优化算法：了解过梯度下降的原理实现，sklearn包里solver中有个可以设置选择哪个优化算法：lbfs、liblinear……）
最近事情无比之多，换了工作、组队参加了一个比赛、和朋友搞了一些小项目，公号荒废许久。坚持是多么重要，又是多么艰难，目前事情都告一段落，我们继续100天搞定机器学习系列。想要继续做这个是因为，一方面在具体应用中，发现很多之前遗漏的点，可以在这里查漏补缺，巩固知识点。另一方面，也是想大家一起打卡学习，一起探讨。
其他的像是“magnificently,” “gleamed,” “intimidated,” “tentatively,” 和“reigned,”这些辅助奠定段落基调的词也是很好的选择。它们表示情绪，这对数据科学家来说可能是非常有价值的信息。 所以，理想情况下，我们会倾向突出对有意义单词的表示。
摘要：本篇主要分享基于BERT实现线上推理服务的FastBERT模型。首先讲了下为啥要用FastBERT模型。因为NLP数据集中不同样本的识别难度不同，厚重的模型会存在过度计算的问题，而轻量模型则很难识别复杂样本，FastBERT模型提出了一种根据样本复杂度动态调整使用Transformer层数的样本自适应机制(sample-wise adaptive mechanism)，从而可以又快又好的提供线上推理服务；然后重点分析了FastBERT模型的来龙去脉，包括FastBERT模型的引入和优化思路、模型整体结构、模型训练和推理流程以及FastBERT论文重要的实验结论，从理论到实验论证了FastBERT模型可以又快又好的提供线上推理服务的原理；最后基于作者开源的代码实战了FastBERT。对BERT线上推理服务感兴趣的小伙伴可以一起了解下FastBERT模型。
今天将带来第12天的学习日记，开始学习Python的机器学习库：Scikit-learn（这个系列会不断连载，建议关注哦~）。本文会先认识一下 sklearn 这个库，再根据建模流程，学习一下 sklearn 的各个模块的使用。
在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。
摘要：近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃，市场应用广泛。笔者学习以来写了不少文章，文章深度层次不一，今天因为某种需要，将文章全部看了一遍做个整理，也可以称之为概述。关于这些问题，博客里面都有详细的文章去介绍，本文只是对其各个部分高度概括梳理。 转载：理想者的辩证思维 http://www.cnblogs.com/baiboy/p/learnnlp.html 1 什么是文本挖掘？ 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。
KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，非常简单。它实现将距离近的样本点划为同一类别；KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点 ；根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。
摘要：本篇主要总结了一下我在实际项目中对于文本分类任务的优化策略，主要包括预训练模型优化、语义embedding优化、分类层优化、使用知识蒸馏优化、使用标签内容信息优化、优化损失函数、通过半监督和主动学习优化、通过样本增强技术优化。对于想要提升线上文本分类任务效果的小伙伴可能有所帮助。
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