NLP的常见任务总结

NLP的常见任务

一、文本分类

1、任务介绍

文本分类是将文本划分到不同的类别中，是NLP中最基础的任务之一，常见的应用有垃圾邮件识别、情感分析、新闻分类等。

2、常用模型

文本分类的常用模型有朴素贝叶斯、SVM、深度学习等。

3、利用深度学习进行文本分类

1. 加载训练数据，对文本进行预处理，如加载词表、加载分类标签、文本补齐、文本转化为向量等。
2. 构建模型，embedding->不同网络层（如CNN、RNN、LSTM、bert等）->pooling->全连接层->计算损失函数（交叉熵即可）
3. 训练模型，使用Adam等优化器，对模型进行训练，得到最优的参数。
4. 模型评估，使用测试集对模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。
5. 模型预测，使用训练好的模型对新的文本进行分类预测。

二、文本匹配

1、任务介绍

文本匹配是指给定两个文本，判断他们是否具有某种关系，如是否是同义句、是否是重复句等，常见的应用有问答系统、信息检索等。

2、一些专业名词

问答对、Faq库/知识库、标准问、相似问/扩展问、用户问、知识加工

3、利用深度学习进行文本匹配

有两种方式，一种是表示型，一种是交互性。

1. 表示型：将两个文本通过encoder分别表示为向量（在这里可以用linear、RNN、CNN、transformer等结构），然后计算两个向量之间的相似度得分（如欧式距离、余弦距离）。具体的训练方式有两种——
   I. 对于两个匹配的样本预期输出分值为1，对于两个不匹配的样本预期输出分值为0，使用二分类交叉熵损失函数。
   II. Triplet_loss，对于一个锚点样本anchor，一个正样本positive和一个负样本negative，预期锚点样本和正样本的相似度大于锚点样本和负样本的相似度$$d(a,p)<d(a,n)$$，
   使用三元组损失函数。$$L=max(0,margin+d(a,n)-d(a,p))$$
2. 交互型：将两个文本通过encoder分别表示为向量，然后通过交互层得到一个交互向量，最后通过表示层-全连接层计算相似度得分。

表示型和交互型的优缺点：

表示型：优点是计算简单，训练好的模型可以对知识库内的问题计算向量，在实际查找过程中，只对输入文本做一次向量化；缺点是无法捕捉文本之间的交互信息，在向量化的过程不知道文本重点。
交互型：优点是可以捕捉文本之间的交互信息，可以通过对比把握句子重点；缺点是每次计算都需要两个输入，每输入一个句子都要与已有的所有句子放在一起来做输入，运算效率太低，不适合Feq问答。

说明：在第一部分文本分类中介绍的方法理论上也可以做文本匹配，但在实际应用中会有如下缺点：

1. 无法处理新增类别，因为文本分类是提前固定输出类别的，而文本匹配是一个动态的过程，可能会有新的类别出现。每新增类别都需要重新训练模型，而文本匹配的训练方法在遇到新增类别情况时也可以处理（至少可以保证原句一定命中，因为embedding向量相同）。
2. 无法做到原句一定命中（即要求训练集的正确率达到100%），在文本匹配的表示型方法中可以做到这一点。

除了上述方法外，还有一些其他的方法，如：

1. 编辑距离：两个字符串之间的编辑距离是指通过增加、删除、替换等操作，将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数$edif\_distance$。可以用于计算两个句子之间的相似度。
   $$similarity=1-\frac{edit\_distance}{max(len(s1),len(s2))}$$