文本分类深度学习教程 📚

文本分类是自然语言处理（NLP）中的基础任务，深度学习技术（如CNN、RNN、Transformer）显著提升了其准确性。以下是入门指南：

1. 核心概念 🌟

• 目标：将文本映射到预定义类别（如情感分析、垃圾邮件检测）
• 数据类型：标注语料库（如IMDB影评、新闻分类数据集）
• 关键指标：准确率（Accuracy）、F1分数、混淆矩阵

2. 实现步骤 🛠️

1. 数据预处理

   - 分词与清洗：使用jieba或HanLP - 向量化：TF-IDF / Word2Vec / BERT embeddings - 划分训练集/测试集

2. 模型构建

   - 基础模型：LSTM + Attention - 高级模型：BERT + Fine-tuning - 损失函数：交叉熵（Cross-Entropy）

3. 训练与评估

   • 使用GPU加速训练（推荐PyTorch或TensorFlow）
   • 评估指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）
   • 可视化工具：TensorBoard记录训练过程

4. 部署应用

   • 构建API接口（Flask/Django）
   • 集成模型到生产环境
   • 实时分类示例：

     from flask import Flask
     app = Flask(__name__)
     @app.route('/classify', methods=['POST'])
     def classify():
         text = request.json['text']
         # 调用训练好的模型
         return {'label': 'positive'}
     

3. 工具推荐 🧰

工具	用途	链接
HuggingFace Transformers	预训练模型库	/transformer-models
TensorFlow 2.0	深度学习框架	/tutorials/tensorflow-2.0
PyTorch	灵活模型开发	/tutorials/pytorch-101

4. 拓展学习 🌐

• 序列建模进阶教程：了解RNN/CNN的底层原理
• Transformer模型详解：掌握最新架构
• 实战项目推荐：GitHub代码仓库

*图示：文本分类在深度学习中的技术演进*