Elasticsearch：什么是文本分类？

文本分类定义 - text classification

文本分类是一种机器学习，它将文本文档或句子分类为预定义的类或类别。它分析文本的内容和含义，然后使用文本标签为其分配最合适的标签。

文本分类的实际应用包括情绪分析（确定评论中的正面或负面情绪）、垃圾邮件检测（如发现垃圾电子邮件）和主题分类（如将新闻文章组织到相关主题中）。文本分类使计算机能够理解和组织大量非结构化文本，在自然语言处理 (NLP) 中发挥着重要作用。这简化了内容过滤、推荐系统和客户反馈分析等任务。

文本分类的类型

你可能遇到的文本分类类型包括：

文本情感分析确定 (text sentiment analysis) 一段文本中表达的情感或情感，通常将其分类为积极、消极或中性。它用于分析产品评论、社交媒体帖子和客户反馈。
与文本情感分析相关的毒性检测 (toxicity detection) 可识别在线攻击性或有害语言。它帮助在线社区的版主在在线讨论、评论或社交媒体帖子中维护一个相互尊重的数字环境。
意图识别 (intent recoginition) 是文本情感分析的另一个子集，用于理解用户文本输入背后的目的（或意图）。聊天机器人和虚拟助理通常使用意图识别来响应用户查询。
二元分类 (biary classification) 将文本分为两个类或类别之一。一个常见的例子是垃圾邮件检测，它将文本（例如电子邮件或消息）分类为垃圾邮件或合法类别，以自动过滤掉未经请求的和可能有害的内容。
多类分类 (multiclass classification) 将文本分为三个或更多不同的类或类别。这使得从新闻文章、博客文章或研究论文等内容中组织和检索信息变得更加容易。
主题分类 (topic categorization) 与多类分类相关，将文档或文章分组为预定义的主题或主题。例如，新闻文章可以分为政治、体育和娱乐等主题。
语言识别 (language identification) 确定一段文本的书写语言。这在多语言环境和基于语言的应用程序中非常有用。
命名实体识别 (named entity recognition) 侧重于对文本中的命名实体进行识别和分类，例如人名、组织、位置和日期。
问题分类涉 (question classifcation) 及根据预期答案类型对问题进行分类，这对于搜索引擎和问答系统非常有用。

文本分类过程

文本分类过程涉及从数据收集到模型部署的几个步骤。以下是其工作原理的快速概述：

第 1 步：数据收集

收集一组文本文档及其相应的类别，用于文本标记过程。

步骤2：数据预处理

通过删除不必要的符号、转换为小写字母以及处理标点符号等特殊字符来清理和准备文本数据。

第 3 步：分词

将文本分解为标记，这些标记是像单词一样的小单元。标记通过创建单独的可搜索部分来帮助查找匹配和连接。此步骤对于向量搜索和语义搜索特别有用，它们根据用户意图给出结果。

第四步：特征提取

将文本转换为机器学习模型可以理解的数字表示。一些常见的方法包括计算单词的出现次数（也称为词袋）或使用单词嵌入来捕获单词含义。

第五步：模型训练

现在数据已清理并经过预处理，你可以使用它来训练机器学习模型。该模型将学习文本特征及其类别之间的模式和关联。这有助于它使用预先标记的示例来理解文本标记约定。

第 6 步：文本标记

创建一个新的单独数据集以开始文本标记和对新文本进行分类。在文本标记过程中，模型将数据收集步骤中的文本分为预定类别。

第7步：模型评估

仔细观察经过训练的模型在文本标记过程中的表现，看看它对看不见的文本进行分类的效果如何。

步骤8：超参数调整

根据模型评估的进行情况，你可能需要调整模型的设置以优化其性能。

步骤9：模型部署

使用经过训练和调整的模型将新文本数据分类到适当的类别。

为什么文本分类很重要？

文本分类很重要，因为它使计算机能够自动分类和理解大量文本数据。在我们的数字世界中，我们始终会遇到大量的文本信息。想想电子邮件、社交媒体、评论等等。文本分类允许机器使用文本标签将这些非结构化数据组织成有意义的组。通过理解难以理解的内容，文本分类提高了效率，使决策更容易，并增强了用户体验。

文本分类用例

文本分类用例跨越各种专业环境。以下是你可能会遇到的一些实际用例：

对客户支持票证进行自动化和分类，确定优先级，并将其发送给正确的团队进行解决。
分析客户反馈、调查回复和在线讨论，以发现市场趋势和消费者偏好。
跟踪社交媒体提及和在线评论，以监控你的品牌声誉和情绪。
使用文本标签或标签来组织和标记网站和电子商务平台上的内容，以便更轻松地发现内容，从而改善客户的用户体验。
根据特定的关键字和标准，从社交媒体和其他在线来源识别潜在的销售线索。
分析竞争对手的评论和反馈，以深入了解他们的优势和劣势。
使用文本标签根据客户的互动和反馈对客户进行细分，为他们量身定制营销策略和活动。
根据文本标记模式和异常检测金融系统中的欺诈活动和交易（也称为异常检测）。

文本分类的技术和算法

以下是用于文本分类的一些技术和算法：

词袋 (BoW) 是一种简单的技术，可以计算单词出现次数而不考虑单词的顺序。
词嵌入利用各种技术将单词转换为在多维空间中绘制的数字表示，从而捕获单词之间的复杂关系。
决策树是一种机器学习算法，可创建决策节点和叶子的树状结构。每个节点都会测试单词的存在，这有助于树学习文本数据中的模式。
随机森林是一种结合多个决策树来提高文本分类准确性的方法。
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是一种复杂的基于 Transformer 的分类模型，可以理解单词的上下文。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）根据文档中单词的出现来计算给定文档属于特定类别的概率。它估计每个单词出现在每个类别中的可能性，并使用贝叶斯定理（概率论中的基本定理）组合这些概率来进行预测。
SVM（支持向量机）是一种用于二元和多类分类任务的机器学习算法。 SVM寻找在高维特征空间中最好地分离不同类的数据点的超平面。这有助于它对新的、未见过的文本数据做出准确的预测。
TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种衡量文档中单词相对于整个数据集的重要性的方法。

文本分类中的评估指标

文本分类中的评估指标用于以不同方式衡量模型的性能。一些常见的评估指标包括：

准确性：正确分类的文本样本占总样本的比例。它给出了模型正确性的总体衡量标准。
精确：正确预测的正样本占所有预测的正样本的比例。它表明有多少预测的正实例实际上是正确的。
召回率（或灵敏度）：正确预测的正样本占所有实际正样本的比例。它衡量模型识别积极实例的能力。
F1成绩：结合了精度和召回率的平衡度量，让你可以在遇到不平衡类时对模型的性能进行总体评估。
接收器工作特性曲线下面积 (AUC-ROC)：模型区分不同类别的能力的图形表示。这在二元分类中特别方便。
混淆矩阵：显示真阳性、真阴性、假阳性和假阴性数量的表格。它为你提供模型性能的详细分类。

最后，你的目标应该是根据你的具体需求选择具有高精度、精确度、召回率和 F1 分数的文本分类模型。 AUC-ROC 和混淆矩阵还可以帮助你深入了解模型处理不同分类阈值的能力，并让你更好地了解其性能。

文本分类的未来趋势

文本分类的未来趋势包括从开放人工智能到行业特定工具。随着机器学习技术的发展，文本分类的能力也将不断增强。例如，随着尖端工具和技术变得更容易获得，它们也需要变得更加多样化。我们很快就会看到多语言文本分类的出现，以支持全球应用中对多语言支持不断增长的需求，从而有效地分析同一数据集中的多种语言。随着模型经过训练，可以为法律、医疗或金融等行业提供更具体、更准确的分类，特定领域的文本分类也将蓬勃发展。

当然，文本分类趋势将在新的人工智能功能中发挥作用。随着人工智能应用变得越来越普遍，对透明且可解释的文本分类模型的需求日益增长。可解释的人工智能涉及结合可解释性方法来理解模型预测背后的推理。

深度学习模型（例如 CNN（卷积神经网络）和 RNN（循环神经网络））和混合模型是应用于文本分类的神经网络架构。 CNN 主要用于图像处理任务，而 RNN 旨在处理顺序数据，但两者都已证明能够成功理解文本模式。混合模型结合了多种架构（例如 CNN、RNN 和基于 Transformer 的模型，例如 BERT），以利用不同方法的优势来实现更好的文本分类。

未来的研究还可能探索使文本分类模型能够从更少的标记示例中学习（少样本学习），甚至在训练期间未见过的类中执行文本分类（零样本学习）的技术。两者都有可能显着减少对大型标签数据集的依赖，使文本分类更具可扩展性并适应新任务。