自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的基本问题:文本分类(Text Classification, Text Categorization)
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文本分类(Text Classification, Text Categorization)是最简单也是最基础的自然语言处理问题。即针对一段文本输入,输出该文本所属的类别,其中,类别是事先定义好的一个封闭的集合。文本分类具有众多的应用场景,如垃圾邮件过滤(将邮件分为垃圾和非垃圾两类)、新闻分类(将新闻分为政治、经济和体育等类别)等。在《自然语言处理从入门到应用——自然语言处理的应用任务》文章中介绍的文本情感分类任务就是典型的文本分类问题,类别既可以是褒、贬两类,也可以是喜、怒、哀和惧等多类。在使用机器学习,尤其是深度学习方法解决文本分类问题时,首先,需要使用《自然语言处理从入门到应用——文本的表示方法》中介绍的文本表示技术,将输入的文本转化为特征向量;然后,使用后文将要介绍的机器学习模型(也叫分类器),将输入的特征向量映射为一个具体的类别。
除了直接使用文本分类技术解决实际问题,还有很多自然语言处理问题可以转换为文本分类问题,如文本匹配(Text Matching),即判断两段输入文本之间的匹配关系,包括复述关系(Paraphrasing)即判断两个表述不同的文本语义是否相同、蕴含关系(Entailment),即根据一个前提文本,推断与假设文本之间的蕴含或矛盾关系等。一种转换的方法是将两段文本直接拼接起来,然后按复述或非复述、蕴含或矛盾等关系分类。
参考文献:
[1] 车万翔, 崔一鸣, 郭江. 自然语言处理:基于预训练模型的方法[M]. 电子工业出版社, 2021.
[2] 邵浩, 刘一烽. 预训练语言模型[M]. 电子工业出版社, 2021.
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[5] 吴茂贵, 王红星. 深入浅出Embedding:原理解析与应用实战[M]. 机械工业出版社, 2021.
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