什么是文本分类？
文本分类的定义
文本分类是机器学习的一种类型，用于将文本文档或句子分类为预定义的类或类别。它会分析文本的内容和含义，然后使用文本标注为文本分配最合适的标签。
文本分类在现实世界中的应用包括情感分析（用于确定评论中的正面或负面情感）、垃圾邮件检测（例如发现垃圾邮件）和主题分类（例如将新闻文章划分到相关主题）。文本分类使计算机能够理解和组织大量非结构文本，在自然语言处理 (NLP) 中起着重要作用。这简化了内容过滤、推荐系统和客户反馈分析等任务。
文本分类的类型
您可能会遇到以下文本分类类型：
文本情感分析，可确定一段文本中所表达的情感或情绪，通常可分为积极、消极或中性。此文本分类类型用于分析产品评论、社交媒体帖子和客户反馈。
毒性检测，与文本情感分析相关，用于识别线上的攻击性或有害语言。它可帮助线上社区的版主在线上讨论、评论或社交媒体帖子中维护相互尊重的数字环境。
意图识别，它是文本情感分析的另一个子类型，用于了解用户输入的文本背后的目的（或意图）。聊天机器人和虚拟助手通常使用意图识别来响应用户查询。
二元分类，可将文本归类为两种类或类别中的其中一种。一个常见的例子是垃圾邮件检测，可将文本（如电子邮件或消息）分类为垃圾邮件或合法类别，以自动过滤掉未经请求和可能有害的内容。
多元分类，可将文本分为三个或更多不同的类或类别。这样可以更轻松地从新闻文章、博客文章或研究论文等内容中整理和检索信息。
主题分类，与多元分类相关，可将文档或文章分组到预定义的主题中。例如，新闻文章可以归类到政治、体育和娱乐等主题。
语言识别，用于确定编写文本所用的语言。这对于多语言上下文和基于语言的应用非常有用。
命名实体识别，侧重于识别和分类文本中的命名实体，例如人员名称、组织、位置和日期。
问题分类，用于根据预期答案类型对问题进行分类，这对于搜索引擎和问答系统非常有用。
文本分类流程
文本分类流程包括从数据收集到模型部署的几个步骤。下面我们来快速了解一下它的工作原理：
第 1 步：数据收集
收集具有相应类别的一组文本文档，用于文本标注过程。
第 2 步：数据预处理
移除不必要的符号、转换为小写以及处理标点符号等特殊字符，以此来清理和准备文本数据。
第 3 步：词汇切分
将文本分解为词元，词元是类似于词语的小单位。词元可通过创建可单独搜索的部分，帮助查找匹配项和连接。此步骤在执行向量搜索和语义搜索时特别有用，有助于根据用户意图给出结果。
第 4 步：特征提取
将文本转换为机器学习模型能够理解的数值表示。一些常见的方法包括计算词语的出现次数（也称为词袋）或使用词嵌入来捕获词语的含义。
第 5 步：模型训练
现在数据是干净的，并且经过了预处理，可以用来训练机器学习模型。模型将学习文本特征与其类别之间的模式和关联，这有助于模型使用预先标注的示例来理解文本标注约定。
第 6 步：文本标注
创建一个新的独立数据集来开始文本标注和新文本分类。在文本标注过程中，模型将文本划分到在数据收集步骤中预定的类别中。
第 7 步：模型评估
仔细观察训练模型在文本标注过程中的表现，看看它对看不见的文本的分类能力。
第 8 步：超参数调优
根据模型评估的情况，您可能需要调整模型的设置以优化其性能。
第 9 步：模型部署
使用经过训练和调优的模型将新的文本数据归入相应的类别中。
文本分类的重要性
文本分类之所以重要，是因为它使计算机能够对大量文本数据自动进行分类和理解。在数字世界中，我们总是会遇到大量的文本信息，例如电子邮件、社交媒体、评论等。文本分类允许机器使用文本标注将这些非结构化数据整理到有意义的组中。通过理解难以理解的内容，文本分类可以提高效率，使决策更容易，并增强用户体验。
文本分类的用例
文本分类用例跨越各种专业环境。以下是您可能遇到的一些实际用例：
- 自动处理并归类客户支持工单，确定优先级，并将它们发送给正确的团队进行解决。
- 分析客户反馈、调查回复和线上讨论，以发现市场趋势和消费者偏好。
- 跟踪社交媒体上提及的内容和线上评论，以监控您品牌的声誉和情感。
- 使用文本标注或标签整理和标记网站和电子商务平台上的内容，以便更轻松地发现内容，从而改善客户的用户体验。
- 根据特定的关键词和标准，从社交媒体和其他线上来源中识别潜在的销售机会。
- 分析竞争对手的评论和反馈，了解他们的优势和劣势。
- 使用文本标注根据客户的互动和反馈对客户进行细分，从而为他们量身定制营销策略和活动。
- 根据文本标注模式和异常来检测财务系统中的欺诈活动和交易（也称为异常检测）。
文本分类所使用的方法和算法
以下是文本分类用到的一些方法和算法：
- 词袋 (BoW)，一种简单的方法，可以计算词语出现的次数，而不考虑其顺序。
- 词嵌入，利用各种方法将词语转换为在多维空间中绘制的数值表示，从而捕获词语之间的复杂关系。
- 决策树，一种机器学习算法，用于创建包含决策节点和叶子的树状结构。每个节点测试一个词语的存在，这有助于树学习文本数据中的模式。
- 随机森林，一种结合多个决策树来提高文本分类正确率的方法。
- BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，基于转换器的双向编码器表示），一个基于转换器的复杂分类模型，能够理解词语的上下文。
- 朴素贝叶斯，根据词语在文档中的出现次数来计算特定文档属于特定类的概率。这种方法会估计每个词语在每个类中出现的可能性，并使用贝叶斯定理（概率论中的基本定理）将这些概率结合起来做出预测。
- SVM（支持向量机），一种用于二元分类和多元分类任务的机器学习算法。支持向量机可在高维特征空间中寻找能够完美分离不同类数据点的超平面。这有助于它对新的、看不见的文本数据做出准确的预测。
- TF-IDF（词频-逆文档频率），一种衡量文档中的词语相对于整个数据集的重要性的方法。
文本分类中的评估指标
文本分类中的评估指标用于以不同的方式衡量模型的性能。一些常见的评估指标包括：
正确率
正确分类的文本样本占总样本的比例。它是对模型正确性的综合度量。
精确率
正确预测的正样本占所有预测正样本的比例。它表明有多少预测的正实例实际上是正确的。
召回率（或敏感性）
正确预测的正样本占所有实际正样本的比例。它衡量的是模型识别正实例的能力。
F1 分数
一种精确率和召回率相结合的平衡度量，可在模型遇到不平衡的类时对模型的性能进行总体评估。
接收者操作特征曲线下的面积 (AUC-ROC)
模型区分不同类的能力的图形表示。这在二元分类中特别方便。
混淆矩阵
显示真正、真负、假正和假真数量的表，表中提供了模型性能的详细明细。
最后，您的目标应该是根据您的具体需求选择正确率、精确率、召回率和 F1 分数高的文本分类模型。接收者操作特征曲线下的面积和混淆矩阵还可以提供有关模型处理不同分类阈值的能力的有用见解，让您更好地了解其性能。
文本分类的未来发展趋势
文本分类未来发展趋势从开放式 AI 到特定行业的工具。随着机器学习技术的发展，文本分类的功能也在不断增强。例如，随着最前沿的工具和技术更加容易获得，它们也需要变得更加多样化。我们很快就会看到多语言文本分类出现，以支持全球应用程序对多语言支持日益增长的需求，从而有效地分析同一数据集中的多种语言。特定领域的文本分类也将逐步发展，因为模型经过训练，可以针对法律、医疗或金融等行业提供更具体、更准确的分类。
当然，文本分类的发展趋势也会对新的 AI 功能产生一定的影响。随着 AI 应用程序的日益普及，对透明和可解释的文本分类模型的需求日益增长。可解释 AI 需要结合可解释性方法来理解模型预测背后的推理过程。
深度学习模型（例如 CNN [卷积神经网络]和 RNN [循环神经网络]）和混合模型等是应用于文本分类的神经网络架构。CNN 主要用于图片处理任务，而 RNN 旨在处理序列数据，但两者都能够成功理解文本模式。混合模型结合了多种架构（如 CNN、RNN 和基于转换器的模型，如 BERT），旨在利用不同方法的优势来改善文本分类。
未来的研究可能还会探索使文本分类模型能够从较少的标注示例中学习的方法（小样本学习），甚至可以对训练期间未见过的类执行文本分类（零样本学习）。两者都有可能显著减少对大标注数据集的依赖，使文本分类更具可扩展性并能够适应新任务。
使用 Elastic 进行文本分类
文本分类是 Elastic Search 解决方案的众多自然语言处理功能之一。借助 Elasticsearch，您可以对非结构化文本进行分类，从中提取信息，并将其快速轻松地应用于您的业务需求。