13、文本分类：原理、应用与实践

文本分类：原理、应用与实践

1. 文本分类概述

在日常生活中，我们每天都会多次查看电子邮件，而大多数电子邮件服务提供商都具备自动将垃圾邮件与正常邮件分离的功能，这便是文本分类这一自然语言处理（NLP）任务的一个典型应用。文本分类是指将给定的一段文本从一组更大的可能类别中分配一个或多个类别的任务。例如在邮件垃圾邮件识别中，有“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”两个类别，每封传入的邮件都会被分配到其中一个类别。

文本分类在机器学习中是分类问题的一个特殊实例，输入数据为文本，目标是将文本归入预定义的类别中。“文本”可以是任意长度，如字符、单词、句子、段落或完整文档。文本分类的挑战在于从每个类别的示例集合中“学习”这种分类方式，并对新的、未见过的文本进行类别预测。

根据涉及的类别数量，监督分类方法（包括文本分类）可进一步分为三种类型：
- 二元分类 ：类别数量为两个，如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
- 多类分类 ：类别数量超过两个，如将客户评论的情感分类为负面、中性或正面。
- 多标签分类 ：一个文档可以有一个或多个标签/类别，如一篇关于足球比赛的新闻文章可能同时属于“体育”和“足球”类别。

2. 文本分类的应用

文本分类在众多领域都有广泛的应用：
- 内容分类与组织 ：对大量文本数据进行分类/标记，用于内容组织、搜索引擎和推荐系统等。例如新闻网站、博客、在线书架、产品评论、推文等的分类，电商网站中产品描述的标记，公司中客户服务请求的路由，以及Gmail