题目
中文文本分类任务中的特征表示与模型选择
信息
- 类型：问答
- 难度：⭐⭐
考点
文本预处理,特征表示,分类模型选择
快速回答
在中文文本分类任务中，核心处理流程包括：
- 文本预处理：分词、停用词过滤、标准化处理
- 特征表示：使用TF-IDF或词嵌入技术转换文本为数值向量
- 模型选择：根据场景选择传统机器学习模型（如SVM）或深度学习模型（如TextCNN）
- 评估优化：通过交叉验证调参，关注类别不平衡问题
1. 核心处理流程
中文文本分类典型流程：
数据清洗 → 分词 → 特征提取 → 模型训练 → 评估优化
2. 文本预处理关键技术
- 分词：使用Jieba/THULAC等工具
import jieba seg_list = jieba.cut("自然语言处理很重要", cut_all=False) print("/ ".join(seg_list)) # 自然语言/处理/很/重要 - 停用词处理：移除"的"、"了"等无意义词
- 标准化：繁体转简体、字母大小写统一
3. 特征表示方法对比
| 方法 | 原理 | 适用场景 |
|---|---|---|
| TF-IDF | 统计词频与逆文档频率 | 小数据集/传统模型 |
| Word2Vec | 上下文语义向量 | 中等规模数据 |
| BERT嵌入 | 深度双向语义表示 | 大数据/高精度要求 |
4. 模型选择策略
- 传统模型：
from sklearn.svm import SVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba.cut) X_train = tfidf.fit_transform(texts) clf = SVC(kernel='linear').fit(X_train, labels) - 深度学习模型：
# 使用Keras实现TextCNN model = Sequential([ Embedding(vocab_size, 128), Conv1D(128, 5, activation='relu'), GlobalMaxPooling1D(), Dense(10, activation='softmax') ])
5. 最佳实践与常见错误
- 最佳实践：
- 长文本优先用TF-IDF+集成模型
- 短文本推荐BERT微调
- 使用分层抽样解决类别不平衡
- 常见错误：
- 忽略停用词导致噪声增加
- 未处理OOV（未登录词）问题
- 测试集数据泄露到训练过程
6. 扩展知识
- 领域自适应：使用BERT时在领域语料上继续预训练
- 集成方法：结合传统特征与深度学习特征
- 可解释性：LIME工具解释模型预测结果
