文本分类是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，深度学习为其提供了强大的模型能力。以下为关键知识点与实践建议：

常用深度学习模型

  • 传统模型

    • CNN：通过卷积提取局部特征，适合短文本分类
    • RNN/LSTM：处理序列依赖关系，适用于长文本
    • 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/cnn_text_classification/" alt="CNN文本分类"/></center>

  • Transformer模型

    • BERT/RoBERTa：基于自注意力机制，捕捉全局语义
    • 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/transformer_model_text_classification/" alt="Transformer模型文本分类"/></center>
    • 扩展阅读：Transformer模型详解

  • 图神经网络（GNN）

    • 适用于复杂关系建模，如结合知识图谱的分类任务
    • 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/gnn_text_classification/" alt="GNN文本分类"/></center>

实现步骤与技巧

  1. 数据预处理
    • 分词、去除停用词、词干提取（图片：data_preprocessing）
  2. 嵌入层构建
    • 使用预训练词向量（如Word2Vec）或直接学习嵌入（图片：word_embedding）
  3. 模型训练
    • 设置合理的损失函数（交叉熵）与优化器（AdamW）
    • 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/model_training_text_classification/" alt="模型训练"/></center>
  4. 评估与调优
    • 评估指标：准确率、F1分数、混淆矩阵
    • 调优技巧：学习率调度器（图片：learning_rate_scheduler）

深度学习实践建议

  • 数据增强：使用回译、同义词替换提升泛化能力
  • 迁移学习：基于预训练语言模型进行微调（图片：transfer_learning）
  • 部署优化：使用TensorRT或ONNX优化推理速度
  • 图片：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/deployment_optimization/" alt="部署优化"/></center>

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