NLP 文本分类案例研究 📚

案例背景 🌐

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务之一，常用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。以下是一个实际案例的拆解：

1. 目标

   • 对社交媒体评论进行情感极性分类（正面/负面/中性）
   • 使用深度学习模型实现分类准确率 ≥ 85%

2. 数据准备

   • 数据来源：公开的电影评论数据集（IMDB）
   • 预处理步骤：
     • 分词与去除停用词 ✂️
     • 构建词向量（Word2Vec 或 BERT） 🧠
     • 数据集划分（训练集/测试集） 📊

3. 模型设计

   • 选择模型：
     • 传统模型：SVM 或朴素贝叶斯 📈
     • 深度学习模型：LSTM + Attention 或 Transformer 🔄
   • 训练过程：
     • 使用交叉验证优化超参数 🔧
     • 可视化训练损失曲线 📈

4. 评估与部署

   • 评估指标：准确率、F1 分数、混淆矩阵 📌
   • 部署方案：
     • Flask 或 FastAPI 构建 API 接口 🚀
     • 集成到实际业务系统（如客服机器人） 🤖

拓展阅读 📚

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