本文综述了文本分类的历史和发展，从传统方法到深度学习的转变。传统文本分类依赖于人工特征工程，包括文本预处理、特征提取和表示。而深度学习方法通过词向量和神经网络自动获取特征表达，降低了人工介入的成本。文中讨论了词向量技术如word2vec，以及TextCNN、TextRNN、TextRNN+Attention和TextRCNN等深度学习模型在文本分类中的应用。最后，作者分享了实际项目中的一些经验和教训，强调理解数据、关注迭代质量和超参调节的重要性。
文本分类解决方法综述
一、传统文本分类方法
文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。后来伴随着统计学习方法的发展，特别是90年代后互联网在线文本数量增长和机器学习学科的兴起，逐渐形成了一套解决大规模文本分类问题的经典玩法，这个阶段的主要套路是人工特征工程+浅层分类模型。整个文本分类问题就拆分成了特征工程和分类器两部分。
1.1 特征工程
特征工程在机器学习中往往是最耗时耗力的，但却极其的重要。抽象来讲，机器学习问题是把数据转换成信息再提炼到知识的过程，特征是“数据-->信息”的过程，决定了结果的上限，而分类器是“信息-->知识”的过程，则是去逼近这个上限。然而特征工程不同于分类器模型，不具备很强的通用性，往往需要结合对特征任务的理解。文本分类问题所在的自然语言领域自然也有其特有的特征处理逻辑，传统分本分类任务大部分工作也在此处。文本特征工程分为文本预处理、特征提取、文本表示三个部分，最终目的是把文本转换成计算机可理解的格式，并封装足够用于分类
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