中文文本分類

首先就從所謂的情感分析也就是文本分類來聊聊，文本分類是 NLP 中最早取得顯著進展的領域且之一。從垃圾郵件分類、新聞分類到社交媒體評論的情感分析，文本分類技術都有著關鍵作用。 一開始還得依靠人工制定的規則，例如關鍵詞匹配、正則表達式等。這些方法需要大量的人工干預，且難以應對複雜的語義和多變的語言現象。接著就是依賴於人工設計的特徵和傳統的機器學習方法，如支持向量機 (SVM)和隨機森林(Random Forest)。這些模型的效果在一定程度上取決於特徵的選取，如詞袋模型（Bag of Words）或 TF-IDF，方法雖然簡單但在語言結構複雜的中文文本上往往捉襟見肘。 隨著深度學習的興起，卷積神經網絡(CNN)和長短期記憶網絡(LSTM)等方法在文本分類中的應用開始流行。這些模型能夠自動學習文本的語義表示，顯著提高了分類的準確性。 而在最近幾年，大型預訓練模型如BERT、RoBERTa和XLNet等的出現，徹底改變了文本分類的格局。這些模型可以理解上下文中的語義關係，並通過微調來適應各種特定任務，顯著提升了中文文本分類的性能。 更讓人意外的則是GPT等大型語言模型的問世，進一步推動了文本分類的進步。這些模型具有極強的生成能力，能夠基於大量未標註的文本數據進行預訓練，再通過少量標註數據進行任務微調，實現精確分類。與早期的特徵工程相比，這些模型不僅簡化了流程，還提高了分類的精確度和適應性。另外，通過微調 (Fine-tuning) 即可在特定任務上更好地處理複雜的分類場景。 回頭想想那些你得先想辦法做爬蟲，從Facebook、Twitter及Telegram上搜集用戶評論，是不是連最麻煩的是爬蟲的開發跟數據的清洗都不用了呢？(2024/10)

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

• 優點

  • API 上線時無須保留龐大的 Embedding 辭典,避免消耗大量記憶體空間

  • BERT 相較於傳統辭典法能更有效處理同詞異義情況

  • 更簡單且明確的使用 BERT 或其他 Transformers-based 模型

• 缺點

  • Embedding後的結果不可控制

  • BERT Embedding 維度較大,在某些情況下可能造成麻煩

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

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