自然语言处理 Task 4 基于深度学习的文本分类1

Task 4 基于深度学习的文本分类1

与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。

FastText

FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。

所以FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。

FastText在文本分类任务上，是优于TF-IDF的：

• FastText用单词的Embedding叠加获得的文档向量，将相似的句子分为一类
• FastText学习到的Embedding空间维度比较低，可以快速进行训练

如何使用验证集调参

在使用TF-IDF和FastText中，有一些模型的参数需要选择，这些参数会在一定程度上影响模型的精度，那么如何选择这些参数呢？

• 通过阅读文档，要弄清楚这些参数的大致含义，那些参数会增加模型的复杂度
• 通过在验证集上进行验证模型精度，找到模型在是否过拟合还是欠拟合

通过10折划分，我们一共得到了10份分布一致的数据，索引分别为0到9，每次通过将一份数据作为验证集，剩余数据作为训练集，获得了所有数据的10种分割。不失一般性，我们选择最后一份完成剩余的实验，即索引为9的一份做为验证集，索引为1-8的作为训练集，然后基于验证集的结果调整超参数，使得模型性能更优。