自然语言处理—文本分类综述/什么是文本分类_Suprit的博客-CSDN博客
参考
文本分类 （Text Classification 或 Text Categorization，TC）
指计算机将载有信息的一篇文本映射到预先给定的某一类别或某几类别主题的过程，实现这一过程的算法模型叫做分类器。
基本分类
根据预定义的类别不同，文本分类分两种：二分类和多分类，多分类可以通过二分类来实现。
根据文本的标注类别上来讲，文本分类又可以分为单标签和多标签，因为很多文本同时可以关联到多个类别。
应用场景
文本分类的主流应用场景有：
情感分析：sentiment analysis ( SA) 话题标记：topic labeling(TL) 新闻分类：news classification (NC) 问答系统：question answering(QA) 对话行为分类：dialog act classification (DAC) 自然语言推理：natural language inference (NLD), 关系分类：relation classification (RC) 事件预测：event prediction (EP)
基本流程
基于机器学习/深度学习的文本分类：
基本流程如下：
浅层学习（Shallow Learning）：
获取训练集
数据采集是文本挖掘的基础，主要包括爬虫技术和页面处理两种方法。先通过网络爬虫获取到原始 web 网页数据，然后通过页面处理去除掉多余的页面噪声，将 Web 页面转化成为纯净统一的文本格式和元数据格式。
文本特征工程（针对浅层学习）
文本要转化成计算机可以处理的数据结构，就需要将文本切分成构成文本的语义单元。这些语义单元可以是句子、短语、词语或单个的字。 通常无论对于中文还是英文文本，统一将最小语义单元称为“词组”
英文文本预处理
英文文本的处理相对简单，因为单词之间有空格或标点符号隔开。如果不考虑短语，仅以单词作为唯一的语义单元的话，只需要分割单词，去除标点符号、空格等。
英文还需要考虑的一个问题是大小写转换，一般认为大小写意义是相同的，这就要求将所有单词都转换成小写/大写。
英文文本预处理更为重要的问题是词根的还原，或称词干提取。词根还原的任务就是将属于同一个词干（Stem）的派生词进行归类转化为统一形式。 例如，把“computed”， “computer”， “computing”可以转化为其词干 “compute”。通过词干还原实现使用一个词来代替一类中其他派生词，可以进一步增加类别与文档中的词之间匹配度。词根还原可以针对所有词进行，也可以针对少部分词进行。
中文文本预处理
中文的字与字之间没有间隔，并且单个汉字具有的意义弱于词组。一般认为中文词语为最小的语义单元，词语可以由一个或多个汉字组成。所以中文文本处理的第一步就是分词。 中文文本处理中主要包括文本分词和去停用词两个阶段。
分词
研究表明中文文本特征粒度为词粒度远远好于字粒度，因为大部分分类算法不考虑词序信息，如果基于字粒度就会损失了过多的 n-gram 信息。
目前常用的中文分词算法可分为三大类：基于词典的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
基于词典的中文分词（字符串匹配） 核心是首先建立统一的词典表，当需要对一个句子进行分词时，首先将句子拆分成多个部分，将每一个部分与字典一一对应，如果该词语在词典中，分词成功，否则继续拆分匹配直到成功。字典，切分规则和匹配顺序是核心。
基于统计的中文分词方法 统计学认为分词是一个概率最大化问题，即拆分句子，基于语料库，统计相邻的字组成的词语出现的概率，相邻的词出现的次数多，就出现的概率大，按照概率值进行分词，所以一个完整的语料库很重要。
基于理解的分词方法 基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。 它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。 这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
去停用词 “在自然语言中，很多字词是没有实际意义的，比如：【的】【了】【得】等，因此要将其剔除。”
停用词（Stop Word）是一类既普遍存在又不具有明显的意义的词，在英文中例如：“the”、“of”、“for”、“with”、“to”等，在中文中例如：“啊”、“了”、“并且”、“因此”等。 由于这些词的用处太普遍，去除这些词，对于文本分类来说没有什么不利影响，相反可能改善机器学习效果。
文本特征提取（特征选择）
nlp 任务非常重要的一步就是特征提取（对应机器学习中的特征工程步骤，也叫做降维），在向量空间模型中，文本的特征包括字、词组、短语等多种元素表示 。在文本数据集上一般含有数万甚至数十万个不同的词组，如此庞大的词组构成的向量规模惊人，计算机运算非常困难。
特征选择就是要想办法选出那些最能表征文本含义的词组元素 。
向量空间模型 文本 表示方法的 特征提取分为特征项选择和特征权重计算两部分。
特征选择
基本思路是根据某个评价指标独立地对原始特征项（词项）进行评分排序，从中选择得分最高的一些特征项，过滤掉其余的特征项。
词袋模型
词袋模型是最原始的一类特征集，忽略掉了文本的语法和语序，用一组无序的单词序列来表达一段文字或者一个文档 。可以这样理解，把整个文档集的所有出现的词都丢进袋子里面，然后 无序去重 地排出来（去掉重复的）。对每一个文档，按照词语出现的次数来表示文档 。
把所有词丢进一个袋子：我，有，一个，苹果，明天，去，地方，你，到，最爱的。这 4 句话中总共出现了这 10 个词。
现在我们建立一个无序列表：我，有，一个，苹果，明天，去，地方，你，到，最爱的。并根据每个句子中词语出现的次数来表示每个句子。
总结一下特征：
句子 1 特征: ( 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ) 句子 2 特征: ( 1 , 0 , 1 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 ) 句子 3 特征: ( 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 ) 句子 4 特征: ( 2 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 ) 词袋模型生成的特征叫做词袋特征，该特征的缺点是词的维度太大，导致计算困难，且每个文档包含的词语远远数少于词典的总词语数，导致文档稀疏。仅仅考虑词语出现的次数，没有考虑句子词语之间的顺序信息，即语义信息未考虑。
TF-IDF 模型
主要是用词汇的统计特征来作为特征集，TF-IDF 由两部分组成：TF（Term frequency，词频），**IDF（Inverse document frequency，逆文档频率）**两部分组成，利用 TF 和 IDF 两个参数来表示词语在文本中的重要程度。TF 和 IDF 都很好理解，我们直接来说一下他们的计算公式：
TF 是词频，指的是一个词语在一个文档中出现的频率，一般情况下，每一个文档中出现的词语的次数越多词语的重要性更大（当然要先去除停用词）
TF 体现的是词语在文档内部的重要性。
每个句子中词语的 TF ：
IDF
IDF 是体现词语在文档间的重要性。如果某个词语仅出现在极少数的文档中，说明该词语对于文档的区别性强，对应的特征值高。
用 IDF 计算公式计算上面句子中每个词的 IDF 值：：
TF-IDF 方法的主要思路是一个词在当前类别的重要度与在当前类别内的词频成正比，与所有类别出现的次数成反比。可见 TF 和 IDF 一个关注文档内部的重要性，一个关注文档外部的重要性，最后结合两者，把 TF 和 IDF 两个值相乘就可以得到 TF-IDF 的值。
把每个句子中每个词的 TF-IDF 值 添加到向量表示出来就是每个句子的 TF-IDF 特征。
卡方特征选择（基于卡方检验的特征选择）
对于文本分类的词向量中许多常用单词对分类决策的帮助不大，比如汉语的一些虚词和标点符号等，也可能有一些单词在所有类别的文档中均匀出现。 为了消除这些单词的影响，一方面可以用停用词表，另一方面可以用卡方非参数检验（Chi-squaredtest，X2）来过滤掉与类别相关程度不高的词语。
卡方检验（χ2 test），是一种常用的特征选择方法，尤其是在生物和金融领域。χ2 用来描述两个事件的独立性或者说描述实际观察值与期望值的偏离程度。χ2 值越大，则表明实际观察值与期望值偏离越大，也说明两个事件的相互独立性越弱。
基于词向量的特征提取模型
文本表示
文本是一种非结构化的数据信息，是不可以直接被计算的。文本表示的作用就是将这些非结构化的信息转化为计算机可以理解的结构化的信息 ，这样就可以针对文本信息做计算，来完成后面的任务。
文本表示的方法有很多种，传统做法常用上面提到词袋模型（BOW, Bag Of Words）或向量空间模型（CSM, Vector Space Model），除此之外还有基于词嵌入的的独热编码（one-hot representation）、整数编码、词嵌入（wordembeding）等方法，
分类器（分类算法模型）
文本分类方法模型主要分为两个大类，一类是传统的机器学习方法（具体可以再分为四类），另一类是新兴的深度学习模型。由于每个算法其实都非常复杂，在此我们仅做简单介绍，建议需要使用时一定要再深入学习理解。
传统机器学习方法（浅层学习模型）
1.基于规则的模型 基于规则的分类模型相对简单，易于实现。它在特定领域的分类往往能够取得较好的效果。相对于其它分类模型来说，基于规则的分类模型的优点就是时间复杂度低、运算速度快。在基于规则的分类模型中，使用许多条规则来表述类别。类别规则可以通过领域专家定义，也可以通过计算机学习获得。 决策树就是一种基于训练学习方法获取分类规则的常见分类模型，它建立对象属性与对象值之间的一种映射。通过构造决策树来对未标注文本进行分类判别。常用的决策树方法包括 CART 算法、ID3、C4.5、CHAID 等。 决策树的构建过程一般是自上而下的，决策树可以是二叉树也可以是多叉树，剪枝的方法也有多种，但是具有一致目标，即对目标文本集进行最优分割。
3.基于几何学的模型
使用向量空间模型表示文本，文本就被表示为一个多维的向量，那么它就是多维空间的一个点。通过几何学原理构建一个超平面将不属于同一个类别的文本区分开。最典型的基于几何学原理的分类器是"支持向量机"（SVM），其分类效果较为不错，几乎可以说是传统机器学习算法中最好的了。
4.基于统计的模型 基于统计的机器学习方法已经成为自然语言研究领域里面的一个主流研究方法。事实上无论是朴素贝叶斯分类模型，还是支持向量机分类模型，也都采用了统计的方式。文本分类算法中一种最典型的基于统计的分类模型就是 k 近邻（k-Nearest Neighbor，kNN）模型，是比较好的文本分类算法之一。文本分类——常见分类模型。
深度学习模型:
都什么年代了，还在搞传统机器学习。了解一下深度学习吧！
深度学习是一种基于特征学习的机器学习方法，把原始数据通过简单但非线性的模块转变成更高层次、更加抽象的特征表示，通过足够多的转换组合，非常复杂的函数也能被学习。在多年的实验中，人们发现了认知的两个重要机制：抽象和迭代，从原始信号，做底层抽象，逐渐向高层抽象迭代，在迭代中抽象出更高层的模式。如何形象地理解？在机器视觉领域会比较容易理解，深度学习通过多层神经网络依次提取出图像信息的边缘特征、简单形状特征譬如嘴巴的轮廓、更高层的形状特征譬如脸型；而在自然语言处理领域则没有那么直观的理解，我们可以通过深度学习模型学习到文本信息的语法特征和语义特征。可以说，深度学习，代表自然语言处理研究从机器学习到认知计算的进步。
解读NLP深度学习的各类模型 - 知乎
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