最早我們是透過 Hierarchical Attention Networks for Document Classification (HAN) 的實作，來修正並且以自有數據進行訓練；但是這都需要使用到騰訊放出來的近16 GB 的 embedding：Tencent_AILab_ChineseEmbedding_20190926.txt，如果做推論，這會是個非常龐大需載入的檔案，直到後來 Huggingface 橫空出世，解決了 bert 剛出來時，很難將其當做推論時做 embedding 的 service (最早出現的是 bert-as-service)；同時再接上 BiLSTM 跟 Attention。CPU (Macbook pro)：平均速度：約 0.1 sec/sample，總記憶體消耗：約 954 MB (以 BiLSTM + Attention 為使用模型)。

引用 Huggingface transformers 套件 bert-base-chinese 模型作為模型 word2vec (embedding) 取代騰訊 pre-trained embedding

BiLSTM介紹及代碼實現：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-24-13
詳解Transformer (Attention Is All You Need)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221

The Illustrated Transformer：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
這麼多年，終於有人講清楚Transformer了：https://mp.weixin.qq.com/s/SJXxeTsqn9RoaVu66MISXQ

NLP概述和文本自動分類算法詳解：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-07-25-5

後來騰訊出了個 NeuralClassifier: An Open-source Neural Hierarchical Multi-label Text Classification Toolkit  有興趣的可以試試
https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier

另外就是還有一篇蠻有趣的應用：使用TextCNN模型探究惡意軟件檢測問題


01.洽談合作     Business

02.課程推銷     CourseSales

03.債務        Debt

04.房產推銷     EstateSales

05.快遞        Express

06.金融理財     Financial

07.獵頭        Hunter

08.保險推銷     InsuranceSales

09.貸款推銷     LoanSales

10.外賣        Takeaway

11.閒聊        Talk

12.通訊客服     TelCustom



Loss: 0.3855638945861429 Accuracy: 0.9133586468760787 Precision:0.8223703116934916 Recall: 0.8625087607824592 

F1-Score: 0.8353070424463046 Confusion matrix: 

[[186   6   4   4   4   2  10   0   4   2   2   0]

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 [  8   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   4]]

商業洽談，1，餵你好哎你好打擾一下我這邊是奶茶飲品招商中心的就您前段時間有諮詢我們的一些項目請問您現在還考慮到這一塊嗎,就是

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