前言

作為NLP領(lǐng)域最經(jīng)典的使用場(chǎng)景之一侨艾，文本分類(lèi)積累了許多的實(shí)現(xiàn)方法褐啡。這里我們根據(jù)是否使用深度學(xué)習(xí)方法將文本分類(lèi)主要分為一下兩個(gè)大類(lèi)：

• 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)瞬场，如 TF-IDF文本分類(lèi)抵代。
• 基于深度學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)抢肛，如Facebook開(kāi)源的FastText文本分類(lèi)煞抬，Text-CNN 文本分類(lèi)霜大，Text-CNN 文本分類(lèi)等。

一革答、基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)

隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的發(fā)展战坤，特別是在90年代后互聯(lián)網(wǎng)在線文本數(shù)量增長(zhǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科的興起，逐漸形成了一套解決大規(guī)模文本分類(lèi)問(wèn)題的經(jīng)典玩法残拐，這個(gè)階段的主要套路是人工特征工程+淺層分類(lèi)模型途茫。整個(gè)文本分類(lèi)問(wèn)題就拆分成了特征工程和分類(lèi)器兩部分。

1.1 特征工程

這里的特征工程也就是將文本表示為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的溪食、能夠代表該文檔特征的特征矩陣的過(guò)程囊卜。在基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)中，我們通常將特征工程分為文本預(yù)處理错沃、特征提取栅组、文本表示等三個(gè)部分。

1.1.1 文本預(yù)處理

文本預(yù)處理過(guò)程是提取文本中的關(guān)鍵詞來(lái)表示文本的過(guò)程枢析。中文文本預(yù)處理主要包括文本分詞和去停用詞兩個(gè)階段玉掸。
文本分詞，是因?yàn)楹芏嘌芯勘砻魈卣髁６葹樵~粒度遠(yuǎn)好于字粒度（其實(shí)很好理解醒叁，因?yàn)榇蟛糠址诸?lèi)算法不考慮詞序信息司浪，基于字粒度顯然損失了過(guò)多“n-gram”信息）泊业。具體到中文分詞，不同于英文有天然的空格間隔啊易，需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的分詞算法吁伺。傳統(tǒng)分詞算法主要有基于字符串匹配的正向/逆向/雙向最大匹配；基于理解的句法和語(yǔ)義分析消歧租谈；基于統(tǒng)計(jì)的互信息/CRF方法篮奄。近年來(lái)隨著深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法逐漸成為主流垦垂，本文重點(diǎn)在文本分類(lèi)宦搬，就不展開(kāi)了。
而停止詞是文本中一些高頻的代詞劫拗、連詞间校、介詞等對(duì)文本分類(lèi)無(wú)意義的詞，通常維護(hù)一個(gè)停用詞表页慷，特征提取過(guò)程中刪除停用表中出現(xiàn)的詞憔足，本質(zhì)上屬于特征選擇的一部分。

1.1.2 特征提取

特征提取包括特征選擇和特征權(quán)重計(jì)算兩部分酒繁。
特征選擇的基本思路是根據(jù)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)獨(dú)立的對(duì)原始特征項(xiàng)（詞項(xiàng)）進(jìn)行評(píng)分排序滓彰，從中選擇得分最高的一些特征項(xiàng)，過(guò)濾掉其余的特征項(xiàng)州袒。常用的評(píng)價(jià)有：文檔頻率揭绑、互信息、信息增益郎哭、χ2統(tǒng)計(jì)量等豌拙。
特征權(quán)重計(jì)算主要是經(jīng)典的TF-IDF方法及其擴(kuò)展方法馋艺。TF-IDF的主要思想是一個(gè)詞的重要度與在類(lèi)別內(nèi)的詞頻成正比拴疤，與所有類(lèi)別出現(xiàn)的次數(shù)成反比媳拴。

1.1.3 文本表示

文本表示的目的是把文本預(yù)處理后的轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可理解的方式，是決定文本分類(lèi)質(zhì)量最重要的部分亥至。傳統(tǒng)做法常用詞袋模型（BOW, Bag Of Words）或向量空間模型（Vector Space Model）悼沈，最大的不足是忽略文本上下文關(guān)系，每個(gè)詞之間彼此獨(dú)立姐扮，并且無(wú)法表征語(yǔ)義信息絮供。

1.2 分類(lèi)器

大部分機(jī)器學(xué)習(xí)方法都在文本分類(lèi)領(lǐng)域有所應(yīng)用，比如樸素貝葉斯分類(lèi)算法（Na?ve Bayes）茶敏、KNN杯缺、SVM、最大熵和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等睡榆。

二萍肆、基于深度學(xué)習(xí)的文本分類(lèi)

2.1 FastText文本分類(lèi)

2.1.1 FastText使用場(chǎng)景

FastText是Facebook AI Research在16年開(kāi)源的一種文本分類(lèi)器。 其特點(diǎn)就是fast胀屿。相對(duì)于其它文本分類(lèi)模型塘揣，如SVM，Logistic Regression等模型宿崭，fastText能夠在保持分類(lèi)效果的同時(shí)亲铡，大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間。

2.1.2 FastText的幾個(gè)特點(diǎn)

• 適合大型數(shù)據(jù)+高效的訓(xùn)練速度：能夠訓(xùn)練模型“在使用標(biāo)準(zhǔn)多核CPU的情況下10分鐘內(nèi)處理超過(guò)10億個(gè)詞匯葡兑。
• 支持多語(yǔ)言表達(dá)：利用其語(yǔ)言形態(tài)結(jié)構(gòu)奖蔓，F(xiàn)astText能夠被設(shè)計(jì)用來(lái)支持包括英語(yǔ)、德語(yǔ)讹堤、西班牙語(yǔ)吆鹤、法語(yǔ)以及捷克語(yǔ)等多種語(yǔ)言。FastText 的性能要比 Word2Vec 工具明顯好上不少洲守。
• FastText專注于文本分類(lèi)疑务。它適合類(lèi)別特別多的分類(lèi)問(wèn)題，如果類(lèi)別比較少梗醇，容易過(guò)擬合

2.1.3 FastText原理

FastText方法包含三部分知允，模型架構(gòu)，層次SoftMax和N-gram特征叙谨。

2.1.3.1 模型架構(gòu)

FastText模型架構(gòu)和 Word2Vec 中的 CBOW 模型很類(lèi)似温鸽，因?yàn)樗鼈兊淖髡叨际荈acebook的科學(xué)家Tomas Mikolov。不同之處在于手负，F(xiàn)astText預(yù)測(cè)標(biāo)簽涤垫，而CBOW 模型預(yù)測(cè)中間詞。

• CBOW的架構(gòu):輸入的是w(t)的上下文2d個(gè)詞虫溜，經(jīng)過(guò)隱藏層后雹姊，輸出的是w(t)。

  
  
  CBOW模型架構(gòu)

• FastText的架構(gòu):將整個(gè)文本作為特征去預(yù)測(cè)文本的類(lèi)別衡楞。

  
  
  FastText模型架構(gòu)

2.1.3.2 層次SoftMax

• 對(duì)于有大量類(lèi)別的數(shù)據(jù)集吱雏，F(xiàn)astText使用了一種分層分類(lèi)器（而非扁平式架構(gòu)）。不同的類(lèi)別被整合進(jìn)樹(shù)形結(jié)構(gòu)中（想象下二叉樹(shù)而非 list）瘾境。在某些文本分類(lèi)任務(wù)中類(lèi)別很多歧杏，計(jì)算線性分類(lèi)器的復(fù)雜度高。為了改善運(yùn)行時(shí)間迷守，F(xiàn)astText模型使用了層次 Softmax技巧犬绒。層次Softmax技巧建立在哈弗曼編碼的基礎(chǔ)上，對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行編碼兑凿，能夠極大地縮小模型預(yù)測(cè)目標(biāo)的數(shù)量凯力。

• fastText 也利用了類(lèi)別不均衡這個(gè)事實(shí)（一些類(lèi)別出現(xiàn)次數(shù)比其他的更多）茵瘾，通過(guò)使用 Huffman 算法建立用于表征類(lèi)別的樹(shù)形結(jié)構(gòu)(Huffman樹(shù))。因此咐鹤，頻繁出現(xiàn)類(lèi)別的樹(shù)形結(jié)構(gòu)的深度要比不頻繁出現(xiàn)類(lèi)別的樹(shù)形結(jié)構(gòu)的深度要小拗秘，這也使得進(jìn)一步的計(jì)算效率更高。

  
  
  Huffman樹(shù)結(jié)構(gòu)圖

2.1.3.3 N-gram特征

• FastText 可以用于文本分類(lèi)和句子分類(lèi)祈惶。不管是文本分類(lèi)還是句子分類(lèi)雕旨，我們常用的特征是詞袋模型。但詞袋模型不能考慮詞之間的順序捧请，因此 FastText還加入了 N-gram 特征凡涩。“我 愛(ài) 她” 這句話中的詞袋模型特征是 “我”疹蛉，“愛(ài)”, “她”活箕。這些特征和句子 “她 愛(ài) 我” 的特征是一樣的。如果加入 2-gram氧吐，第一句話的特征還有 “我-愛(ài)” 和 “愛(ài)-她”讹蘑，這兩句話 “我 愛(ài) 她” 和 “她 愛(ài) 我” 就能區(qū)別開(kāi)來(lái)了。當(dāng)然啦筑舅，為了提高效率座慰，我們需要過(guò)濾掉低頻的 N-gram。
• 在 FastText中翠拣，每個(gè)詞被看做是 n-gram字母串包版仔。為了區(qū)分前后綴情況，"<"误墓， ">"符號(hào)被加到了詞的前后端蛮粮。除了詞的子串外，詞本身也被包含進(jìn)了 n-gram字母串包谜慌。以 where 為例然想，n=3 的情況下，其子串分別為<wh, whe, her, ere, re>欣范，以及其本身 变泄。

2.1.4 FastText 和 word2vec 對(duì)比

• 相似點(diǎn)：
  • 模型結(jié)構(gòu)很像，都是采用embedding向量的形式恼琼，得到word的隱向量表達(dá)妨蛹。
  • 采用很多相似的優(yōu)化方法，比如使用Hierarchical softmax優(yōu)化訓(xùn)練和預(yù)測(cè)中的打分速度晴竞。
• 不同點(diǎn)：
  • 模型的輸出層：word2vec的輸出層蛙卤，對(duì)應(yīng)的是每一個(gè)term，計(jì)算某term的概率最大；而fasttext的輸出層對(duì)應(yīng)的是分類(lèi)的label颤难。不過(guò)不管輸出層對(duì)應(yīng)的是什么內(nèi)容神年，起對(duì)應(yīng)的vector都不會(huì)被保留和使用。
  • 模型的輸入層：word2vec的輸出層行嗤，是 context window 內(nèi)的term瘤袖；而fasttext 對(duì)應(yīng)的整個(gè)sentence的內(nèi)容，包括term昂验，也包括 n-gram的內(nèi)容。
• 兩者本質(zhì)的不同艾扮，體現(xiàn)在 h-softmax的使用：
  • Word2vec的目的是得到詞向量既琴，該詞向量最終是在輸入層得到，輸出層對(duì)應(yīng)的h-softmax也會(huì)生成一系列的向量泡嘴，但最終都被拋棄甫恩，不會(huì)使用。
  • fastText則充分利用了h-softmax的分類(lèi)功能酌予，遍歷分類(lèi)樹(shù)的所有葉節(jié)點(diǎn)磺箕，找到概率最大的label（一個(gè)或者N個(gè)）。

2.2 Text-CNN文本分類(lèi)

TextCNN 是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)的算法抛虫，它是由 Yoon Kim 在2014年在 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文中提出的松靡。詳細(xì)的原理圖如下。

Text-CNN文本分類(lèi)模型原理圖

特征：這里的特征就是詞向量苛让，有靜態(tài)（static）和非靜態(tài)（non-static）方式。static方式采用比如word2vec預(yù)訓(xùn)練的詞向量侥袜，訓(xùn)練過(guò)程不更新詞向量蝌诡，實(shí)質(zhì)上屬于遷移學(xué)習(xí)了，特別是數(shù)據(jù)量比較小的情況下枫吧，采用靜態(tài)的詞向量往往效果不錯(cuò)浦旱。non-static則是在訓(xùn)練過(guò)程中更新詞向量。推薦的方式是 non-static 中的 fine-tunning方式九杂，它是以預(yù)訓(xùn)練（pre-train）的word2vec向量初始化詞向量颁湖，訓(xùn)練過(guò)程中調(diào)整詞向量宣蠕，能加速收斂，當(dāng)然如果有充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和資源甥捺，直接隨機(jī)初始化詞向量效果也是可以的抢蚀。

通道（Channels）：圖像中可以利用 (R, G, B) 作為不同channel，而文本的輸入的channel通常是不同方式的embedding方式（比如 word2vec或Glove）镰禾，實(shí)踐中也有利用靜態(tài)詞向量和fine-tunning詞向量作為不同channel的做法皿曲。

一維卷積（conv-1d）：圖像是二維數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)詞向量表達(dá)的文本為一維數(shù)據(jù)吴侦，因此在TextCNN卷積用的是一維卷積屋休。一維卷積帶來(lái)的問(wèn)題是需要設(shè)計(jì)通過(guò)不同 filter_size 的 filter 獲取不同寬度的視野。

Pooling層：利用CNN解決文本分類(lèi)問(wèn)題的文章還是很多的备韧，比如這篇 A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences 最有意思的輸入是在 pooling 改成 (dynamic) k-max pooling劫樟，pooling階段保留 k 個(gè)最大的信息，保留了全局的序列信息织堂。

參考文獻(xiàn)

1. FastText算法原理解析

2. FastText原理總結(jié)

3. 文本分類(lèi)解決方法綜述