转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来，深度学习所取得的前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类，主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。
文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
数字化已经改变了我们处理和分析信息的方式。信息的在线可用性呈指数增长。从网页到电子邮件、科学期刊、电子书、学习内容、新闻和社交媒体都充满了文本数据。其理念是快速创建、分析和报告信息。这是自动文本分类的
摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。最后，通过总结关键含义，未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。
中文 NLP 数据集搜索：https://www.cluebenchmarks.com/dataSet_search.html
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：
【新智元导读】谷歌官方推出“文本分类”指南教程。为了最大限度地简化选择文本分类模型的过程，谷歌在进行大约450K的文本分类实验后，总结出一个通用的“模型选择算法”，并附上一个完整的流程图，非常实用。
今天论文速递主要包括：弱监督文本分类(MotifClass)、自动文本分类(AdaptText)、论证充分性评估。其中弱监督文本分类提出MotifClass的新框架提高了弱监督文本分类的能力；自动文本分类主要对低资源小语种实现文本自动分类；论证充分性评估根据前提条件对结论的充分性进行评估。
摘要：本篇从业务实践的角度分享NLP各任务的baseline。首先介绍背景以及CLUE社区提供的NLP公共数据集；然后分别介绍了NLP各子任务的公共数据集、技术方案以及实践源码，主要包括文本分类任务、文本匹配任务、关键词识别任务、自动标题任务和图像描述生成任务。对于希望又快又好的解决实际业务中的NLP相关业务的小伙伴可能有所帮助。
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
文本分类任务（text classification）是指根据文本内容自动地将文本分配到预定义类别的过程，是自然语言处理最基本的任务。文本分类的应用很多，如新闻分类、情感识别等，并且能够为更复杂的语言理解任务提供基础，如意图识别、关系抽取、事件检测等。
论文：Topic Memory Networks for Short Text Classification
Paper：Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（Computer Science, Mathematics-ArXiv）2020
摘要：本篇介绍了我们实际项目文本分类任务样本优化实践汇总。首先样本层面优化文本分类任务需要解决如何又快又好的获取人工标注数据集、如何解决样本不均衡问题和如何获取更多的训练样本三个问题；然后通过主动学习可以又快又好的获取人工标注数据集以及通过损失函数解决样本不均衡问题；最后重点介绍了我们的半监督和自训练流程项目，主要包括半监督项目的目标以及基本流程。对于希望提升文本分类任务线上效果的小伙伴可能有所帮助。
简介：内容相当丰富，涵盖神经网络机器翻译、问答匹配、电影评价分类、新闻分类等多个领域。这是一个教你逐步实现和适应简单的实词 NLP 任务的教程。这些资源都提供了源码，对初学者来说，极为友好，可以学会建立自己的模型。
文本分类是一种基于自然语言处理技术，对给定的文本进行分类的方法。具体而言，文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中，这些类别通常是事先定义好的，例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用，例如在舆情监控、垃圾邮件过滤、新闻分类、商品分类、情感分析等领域。通过对海量文本数据进行分类，可以帮助用户快速准确地获得所需信息，从而提高效率。此外，文本分类还可以帮助企业识别消费者的意见和情感倾向，为其提供更好的产品和服务，增强市场竞争力。
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、语句标注（POS）、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
自然语言处理(NLP)是许多数据科学系统中必须理解或推理文本的关键组成部分。常见的用例包括文本分类、问答、释义或总结、情感分析、自然语言BI、语言建模和消歧。
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
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
多分类也称为单标签问题，例如，我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类，对于 2 个类，我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面，多标签任务更为一般，允许我们为每个样本分配多个标签，而不仅仅是一样本一标签。
文本分类与情感分析是自然语言处理中常见的任务，它们可以帮助我们对文本进行自动分类和情感判断。在本文中，我们将介绍文本分类与情感分析的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
对于文本分类来说，数据标注是一项耗时且昂贵的工作。在训练数据集较小的情况下，使用预训练的ChatGPT模型可能比从头开始训练分类器或微调现有模型在测试集上实现更高的分类准确度。此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。
摘要：本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，主要介绍了三大类任务：第一类任务是文本分类任务，业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析，同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践；第二类任务是文本生成任务，介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案；第三类任务是相似文本召回任务，业务主要是广告算法词召回，线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
本文介绍的是ICML2020论文《Description Based Text Classification with Reinforcement Learning》，论文作者来自香侬科技。
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。
摘要：本篇从理论到实践详解了使用半监督和自监督学习框架解决文本分类中的样本不均衡问题。首先，讲了下为啥要用半监督和自监督学习框架；然后，结合论文从理论到实验结果重点介绍了半监督和自监督框架下的不均衡学习；最后将半监督和自监督学习框架应用到我们实际的文本分类任务中并取得了不错的效果提升。对于希望通过半监督和自监督方式解决样本不均衡问题的小伙伴可能有所帮助。
当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。
FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法；其由两部分组成，在文末有连接以及github代码源与文本分类案例。 fastText 原理 fastText 方法包含三部分：模型架构、层次 Softmax 和 N-gram 特征。下面我们一一介绍。 1.1 模型架构 fastText 模型架构如下图所示。fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录，文件命名格式为“task 1+姓名”。
本项目链接： 基于ERNIR3.0文本分类：CAIL2018-SMALL罪名预测为例(多标签)
导读：Facebook声称fastText比其他学习方法要快得多，能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比，fastText能将训练时间由数天缩
你好，世界！！我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。我将介绍3种主要算法，例如：
AI 科技评论按：人工智能技术目前越来越火爆，近日，2018 年图灵奖得主揭晓，获奖的三位科学家是分别是 Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton。相信在人工智能领域，没有人不知道这三位，众所周知，他们被称为「深度学习三巨头」。
文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，广泛应用于情感分析、新闻分类、主题检测等领域。随着预训练语言模型的发展，尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的出现，文本分类任务的性能得到了显著提升。本文将深入剖析如何使用BERT进行文本分类任务，涵盖模型准备、数据预处理、微调策略以及性能评估等方面，并通过代码示例展现关键步骤，旨在为读者提供一份详实且实用的实战指南。
FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法；其由两部分组成，在文末有连接以及github代码源与文本分类案例。
【导语】北大、哈工大和加州大学圣巴巴拉分校在 ACL 2019 的一篇论文中联合提出了一个全新的生成性解释框架，该框架能够对分类策略进行学习，并同时提供细粒度的解释。这项研究还提供了解释因子以及最小化风险训练（minimum risk training）方法，以便进行学习并产生更加合理的解释。
PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类(KUAKE-QIC)为例【多分类(单标签)】
链接：https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/96690798
Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/text-classification-surveys
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
论文简介：融合标签嵌入到BERT：对文本分类进行有效改进 论文标题：Fusing Label Embedding into BERT: An Efficient Improvement for Text Classification 论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-acl.152.pdf 论文作者：{Yijin Xiong etc.}
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。
文本分类作为人工智能领域的一个重要分支，其价值和影响力已经深入到我们日常生活的各个角落。在这个数据驱动的时代，文本分类不仅是机器学习和深度学习技术的集中展示，更是智能化应用的基础。
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