文本分类模型常规用法

文本分类是自然语言处理（NLP）中的常见任务，模型的选择和建立需要结合数据特点、任务需求和计算资源。以下是常规的文本分类模型选择与建立流程，结合不同场景提供具体建议：

一、模型选择的核心逻辑

1. 按数据规模与计算资源划分

数据规模	计算资源	推荐模型	特点
小规模数据	普通设备（CPU）	传统机器学习模型（如SVM、朴素贝叶斯）、简单神经网络（如FastText）	轻量级、训练快，依赖特征工程
中等规模数据	GPU/TPU	预训练模型微调（如BERT、RoBERTa）、TextCNN、TextRNN	结合预训练语义表征，减少特征依赖
大规模数据	分布式计算集群	大规模预训练模型（如GPT、T5）、深度神经网络（如Transformer变体）	强语义理解能力，需大量数据和算力

2. 按任务类型划分

• 单标签分类（每个样本仅有一个类别）：
  • 传统模型：逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）。
  • 深度学习模型：TextCNN、TextRNN、Transformer-based模型（如BERT）。
• 多标签分类（每个样本有多个类别）：
  • 扩展方法：二进制 Relevance（将多标签转为多个二分类任务）、Label Embedding（标签嵌入）。
  • 模型：基于注意力机制的神经网络（如Attention-based RNN）、预训练模型（如BERT+多标签头）。
• 层次分类（类别具有层级结构，如新闻分类中的“科技→人工智能”）：
  • 模型：HAN（Hierarchical Attention Network）、层级化预训练模型。

二、常规建模流程

1. 数据预处理

• 文本清洗：去除停用词、特殊符号、重复内容，统一大小写（如英文场景）。
• 分词：
  • 英文：使用空格或NLTK、spaCy分词器。
  • 中文：使用jieba、THULAC等分词工具，或直接按字处理（适用于预训练模型）。
• 特征工程（传统模型必需）：
  • 词袋模型（BoW）：TF-IDF、CountVectorizer。
  • 嵌入表示：Word2Vec、GloVe（需提前训练）。
• 序列转换（深度学习模型必需）：
  • 将文本转换为Token序列，通过Padding/Truncation统一长度。
  • 示例（Python伪代码）：

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from transformers import BertTokenizer# 传统模型：TF-IDF特征
    tfidf = TfidfVectorizer(max_features=5000)
    X_tfidf = tfidf.fit_transform(texts)