简介

文本分类是自然语言处理（NLP）的核心任务之一，常用于情感分析、主题识别等场景。本文将带你了解如何使用Python实现一个高级文本分类模型，涵盖深度学习与传统机器学习方法。

实现步骤

  1. 数据预处理

    • 清洗文本（去除标点、停用词等）
    • 分词与词向量化（使用Tokenizer或CountVectorizer）
    • 填充序列（pad_sequences）
      👉 示例代码：文本分类数据预处理

  2. 模型构建

    • 传统方法：朴素贝叶斯、SVM
    • 深度学习方法：LSTM、Transformer
    • 预训练模型：BERT、RoBERTa
      📎 图片：文本分类模型结构
      (图示：不同模型的对比架构)

  3. 训练与评估

    • 使用model.fit()训练模型
    • 混淆矩阵与F1-score评估
    • 可视化结果（如分类热力图）
      📊 图片：分类结果可视化
      (图示：混淆矩阵示例)

  4. 优化技巧

    • 调整超参数（学习率、批次大小）
    • 使用注意力机制提升性能
    • 集成学习（Ensemble Learning）
      🔍 图片：注意力机制原理
      (图示：Transformer注意力机制图解)

代码示例

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 传统方法示例
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
model = Sequential([
    Dense(128, input_shape=(X.shape[1],), activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

注意事项

  • 确保数据集的多样性与平衡性
  • 根据任务选择合适模型（如短文本用LSTM，长文本用Transformer）
  • 始终验证模型的泛化能力

🔍 图片：模型训练过程
(图示：训练曲线与准确率变化)