整個過程一般可以概括為四部分拼窥，語料預(yù)處理->特征工程->模型訓(xùn)練->指標(biāo)評價
第一部分：語料預(yù)處理
通過語料清洗戏蔑、分詞、詞性標(biāo)注鲁纠、去停用詞四個大的方面來完成語料的預(yù)處理工作总棵。
（1）語料清洗
數(shù)據(jù)清洗，顧名思義就是在語料中找到我們感興趣的東西改含，把不感興趣的情龄、視為噪音的內(nèi)容清洗刪除，包括對于原始文本提取標(biāo)題捍壤、摘要骤视、正文等信息。
對于爬取的網(wǎng)頁內(nèi)容鹃觉，去除廣告专酗、標(biāo)簽、HTML盗扇、JS 等代碼和注釋等祷肯。常見的數(shù)據(jù)清洗方式有：人工去重、對齊疗隶、刪除和標(biāo)注等佑笋，或者規(guī)則提取內(nèi)容、正則表達(dá)式匹配斑鼻、根據(jù)詞性和命名實體提取蒋纬、編寫腳本或者代碼批處理等。
（2）分詞
中文語料數(shù)據(jù)為一批短文本或者長文本坚弱，比如：句子蜀备，文章摘要，段落或者整篇文章組成的一個集合史汗。一般句子琼掠、段落之間的字拒垃、詞語是連續(xù)的停撞，有一定含義。
而進(jìn)行文本挖掘分析時悼瓮，我們希望文本處理的最小單位粒度是詞或者詞語戈毒，所以這個時候就需要分詞來將文本全部進(jìn)行分詞。中文分詞方法將為
常見的分詞算法有：基于字符串匹配的分詞方法横堡、基于理解的分詞方法埋市、基于統(tǒng)計的分詞方法和基于規(guī)則的分詞方法，每種方法下面對應(yīng)許多具體的算法命贴。
當(dāng)前中文分詞算法的主要難點(diǎn)有歧義識別和新詞識別道宅，比如：“羽毛球拍賣完了”食听，這個可以切分成“羽毛 球拍 賣 完 了”，也可切分成“羽毛球 拍賣 完 了”污茵，如果不依賴上下文其他的句子樱报，恐怕很難知道如何去理解。
（3）詞性標(biāo)注
詞性標(biāo)注泞当，就是給每個詞或者詞語打詞類標(biāo)簽迹蛤，如形容詞、動詞襟士、名詞等盗飒。這樣做可以讓文本在后面的處理中融入更多有用的語言信息。
詞性標(biāo)注是一個經(jīng)典的序列標(biāo)注問題陋桂，不過對于有些中文自然語言處理來說逆趣，詞性標(biāo)注不是非必需的。
比如嗜历，常見的文本分類就不用關(guān)心詞性問題汗贫，但是類似情感分析、知識推理卻是需要的秸脱，下圖是常見的中文詞性整理落包。
常見的詞性標(biāo)注方法可以分為基于規(guī)則和基于統(tǒng)計的方法。其中基于統(tǒng)計的方法摊唇，如基于最大熵的詞性標(biāo)注咐蝇、基于統(tǒng)計最大概率輸出詞性和基于 HMM 的詞性標(biāo)注。
（4）去停用詞
停用詞一般指對文本特征沒有任何貢獻(xiàn)作用的字詞巷查，比如標(biāo)點(diǎn)符號有序、語氣、人稱等一些詞岛请。所以在一般性的文本處理中旭寿，分詞之后，接下來一步就是去停用詞崇败。
但是對于中文來說盅称，去停用詞操作不是一成不變的，停用詞詞典是根據(jù)具體場景來決定的后室，比如在情感分析中缩膝，語氣詞、感嘆號是應(yīng)該保留的岸霹，因為他們對表示語氣程度疾层、感情色彩有一定的貢獻(xiàn)和意義。
第二部分：特征工程
做完語料預(yù)處理之后贡避，接下來需要考慮如何把分詞之后的字和詞語表示成計算機(jī)能夠計算的類型痛黎。
顯然予弧，如果要計算我們至少需要把中文分詞的字符串轉(zhuǎn)換成數(shù)字，確切的說應(yīng)該是數(shù)學(xué)中的向量湖饱。有兩種常用的表示模型分別是詞袋模型和詞向量桌肴。
詞袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考慮詞語原本在句子中的順序琉历，直接將每一個詞語或者符號統(tǒng)一放置在一個集合（如 list）坠七，然后按照計數(shù)的方式對出現(xiàn)的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計。統(tǒng)計詞頻這只是最基本的方式旗笔，TF-IDF 是詞袋模型的一個經(jīng)典用法彪置。
詞向量是將字、詞語轉(zhuǎn)換成向量矩陣的計算模型蝇恶。目前為止最常用的詞表示方法是 One-hot拳魁，這種方法把每個詞表示為一個很長的向量。
這個向量的維度是詞表大小撮弧，其中絕大多數(shù)元素為 0珍昨，只有一個維度的值為 1户矢，這個維度就代表了當(dāng)前的詞。
還有 Google 團(tuán)隊的 Word2Vec，其主要包含兩個模型：跳字模型（Skip-Gram）和連續(xù)詞袋模型（Continuous Bag of Words哑姚，簡稱 CBOW）陷揪，以及兩種高效訓(xùn)練的方法：負(fù)采樣（Negative Sampling）和層序 Softmax（Hierarchical Softmax）泪姨。
值得一提的是碰逸，Word2Vec 詞向量可以較好地表達(dá)不同詞之間的相似和類比關(guān)系。除此之外擎淤，還有一些詞向量的表示方式奢啥，如 Doc2Vec、WordRank 和 FastText 等嘴拢。
第三部分：模型訓(xùn)練
在特征向量選擇好之后桩盲，接下來要做的事情當(dāng)然就是訓(xùn)練模型，對于不同的應(yīng)用需求席吴，我們使用不同的模型赌结，傳統(tǒng)的有監(jiān)督和無監(jiān)督等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，抢腐。
如 KNN姑曙、SVM襟交、Naive Bayes迈倍、決策樹、GBDT捣域、K-means 等模型啼染；深度學(xué)習(xí)模型比如 CNN宴合、RNN、LSTM迹鹅、 Seq2Seq卦洽、FastText、TextCNN 等斜棚。
訓(xùn)練過程需要關(guān)注以下幾點(diǎn)：
（1）注意過擬合阀蒂、欠擬合問題，不斷提高模型的泛化能力
過擬合常見的解決方法有：
增大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練量弟蚀；
增加正則化項蚤霞，如 L1 正則和 L2 正則；
特征選取不合理义钉，人工篩選特征和使用特征選擇算法昧绣；
采用 Dropout 方法等。
欠擬合常見的解決方法有：
添加其他特征項捶闸；
增加模型復(fù)雜度夜畴，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加更多的層、線性模型通過添加多項式使模型泛化能力更強(qiáng)删壮；
減少正則化參數(shù)贪绘，正則化的目的是用來防止過擬合的，但是現(xiàn)在模型出現(xiàn)了欠擬合央碟，則需要減少正則化參數(shù)兔簇。
（2）對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，注意梯度消失和梯度爆炸問題
第四部分：指標(biāo)評價
訓(xùn)練好的模型硬耍，上線之前要對模型進(jìn)行必要的評估垄琐，目的讓模型對語料具備較好的泛化能力。
對于二分類問題经柴，可將樣例根據(jù)其真實類別與學(xué)習(xí)器預(yù)測類別的組合劃分為真正例（True Positive）狸窘、假正例（False Positive）、真反例（True Negative)坯认、假反例（False Negative）四種情形翻擒，令 TP、FP牛哺、TN、FN 分別表示其對應(yīng)的樣例數(shù)引润，顯然有 TP+FP++TN+FN=樣例總數(shù)巩趁。分類結(jié)果的“混淆矩陣”（Confusion Matrix）如下：
。具體有以下這些指標(biāo)可以參考淳附。
（1）錯誤率议慰、精度蠢古、準(zhǔn)確率、精確度别凹、召回率草讶、F1 衡量
錯誤率：是分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例。
精度：是分類正確的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例炉菲。
準(zhǔn)確率堕战，縮寫表示用 P。準(zhǔn)確率是針對我們預(yù)測結(jié)果而言的拍霜，它表示的是預(yù)測為正的樣例中有多少是真正的正樣例践啄。
精確度，縮寫表示用 A沉御。精確度則是分類正確的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例屿讽。Accuracy 反應(yīng)了分類器對整個樣本的判定能力（即能將正的判定為正的，負(fù)的判定為負(fù)的）吠裆。
召回率伐谈，縮寫表示用 R。召回率是針對我們原來的樣本而言的试疙，它表示的是樣本中的正例有多少被預(yù)測正確诵棵。
F1 衡量，表達(dá)出對查準(zhǔn)率/查全率的不同偏好祝旷。
（2）ROC 曲線履澳、AUC 曲線
ROC 全稱是“受試者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲線。我們根據(jù)模型的預(yù)測結(jié)果怀跛，把閾值從0變到最大距贷，即剛開始是把每個樣本作為正例進(jìn)行預(yù)測，隨著閾值的增大吻谋，學(xué)習(xí)器預(yù)測正樣例數(shù)越來越少忠蝗，直到最后沒有一個樣本是正樣例。在這一過程中漓拾，每次計算出兩個重要量的值阁最，分別以它們?yōu)闄M、縱坐標(biāo)作圖骇两，就得到了 ROC 曲線速种。
AUC 就是 ROC 曲線下的面積，衡量學(xué)習(xí)器優(yōu)劣的一種性能指標(biāo)低千。AUC 是衡量二分類模型優(yōu)劣的一種評價指標(biāo)配阵，表示預(yù)測的正例排在負(fù)例前面的概率。
