文本分类：NLP领域的基石任务

文本分类是自然语言处理（NLP）中最基础且应用最广泛的任务之一，其目标是将输入的文本序列自动归类到预定义的类别集合中。从垃圾邮件检测到新闻主题分类，从情感分析到医疗诊断，文本分类技术已成为智能系统理解人类语言的核心能力。本文将系统梳理文本分类的技术演进路线，结合理论分析与工程实践，为开发者提供可落地的解决方案。

一、传统方法：特征工程与机器学习模型

1.1 特征提取技术

文本分类的早期阶段严重依赖人工特征工程，关键技术包括：

• 词袋模型（BoW）：将文本表示为词频向量，忽略词序信息。通过TF-IDF加权可提升特征区分度。

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  corpus = ["This is good", "That is bad"]
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # 输出稀疏矩阵

• N-gram特征：捕捉局部词序信息，如二元组（bigram）”not good”比单字”not”和”good”组合更具语义。
• 主题模型：LDA（潜在狄利克雷分配）可发现文档隐含主题分布，作为分类特征。

1.2 经典分类算法

• 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理与特征条件独立假设，适合高维稀疏数据。
• 支持向量机（SVM）：通过核函数处理非线性分类，在小样本场景表现优异。
• 随机森林：集成多棵决策树提升泛化能力，可处理高维特征。

局限分析：传统方法依赖领域知识进行特征设计，难以捕捉长距离依赖和复杂语义模式，在跨领域任务中性能骤降。

二、深度学习革命：神经网络架构演进

2.1 词嵌入与分布式表示

Word2Vec、GloVe等词嵌入技术将单词映射为低维稠密向量，保留语义相似性。例如：

import gensim
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]
model = gensim.models.Word2Vec(sentences, vector_size=100)
print(model.wv["cat"].shape)  # 输出(100,)

2.2 文本卷积网络（TextCNN）

通过不同尺寸的卷积核捕捉局部n-gram特征，结合最大池化提取关键信号：

import torch
import torch.nn as nn
class TextCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.convs = nn.ModuleList([
            nn.Conv2d(1, 100, (k, embed_dim)) for k in [2,3,4]
        ])
        self.fc = nn.Linear(300, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x).unsqueeze(1)  # (batch,1,seq_len,embed_dim)
        x = [conv(x).squeeze(3).max(dim=2)[0] for conv in self.convs]
        x = torch.cat(x, dim=1)
        return self.fc(x)

2.3 循环神经网络及其变体

• LSTM/GRU：通过门控机制解决长程依赖问题，但存在梯度消失风险。
• 双向LSTM：融合前向与后向上下文信息，提升序列建模能力。
• 注意力机制：动态聚焦关键片段，如自注意力（Transformer）的QKV计算。

三、预训练模型时代：BERT与变体

3.1 BERT架构解析

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务预训练，输出上下文相关的词嵌入：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

3.2 模型优化策略

• 领域适配：在目标领域数据上继续预训练（Domain-Adaptive Pretraining）
• 蒸馏技术：使用Teacher-Student框架压缩BERT至6层（DistilBERT）
• 动态批处理：根据序列长度动态调整batch大小，提升GPU利用率

四、工程实践：从实验室到生产环境

4.1 数据处理流水线

1. 数据清洗：去除HTML标签、特殊符号、低频词
2. 类别平衡：过采样少数类或欠采样多数类
3. 数据增强：同义词替换、回译生成、EDA（Easy Data Augmentation）

4.2 模型部署优化

• 量化压缩：将FP32权重转为INT8，模型体积减小75%
• ONNX转换：跨框架部署，提升推理速度
• 服务化架构：使用Tornado或FastAPI构建RESTful API

五、前沿趋势与挑战

1. 少样本学习：通过提示学习（Prompt Tuning）适应新类别
2. 多模态分类：融合文本、图像、音频特征
3. 可解释性：使用LIME或SHAP解释模型决策
4. 持续学习：在线更新模型以适应数据分布变化

实践建议：对于资源有限团队，建议从FastText或TextCNN起步；若追求精度且计算资源充足，可直接采用BERT微调。始终保留10%验证集监控过拟合，并使用Weights & Biases等工具跟踪实验。

文本分类技术正从规则驱动向数据驱动演进，开发者需在模型复杂度与工程效率间取得平衡。随着预训练模型的普及，未来竞争将聚焦于数据质量、领域适配和推理优化等核心环节。”