实现文本分类的过程

1.准备数据集

下载数据集：可以从官方数据集下载网站下载数据集，也可以从目标网站爬取数据

数据集的预处理：去停用词，过滤标点，空格分隔并去掉标点，大小写统一等（详细请参考https://blog.youkuaiyun.com/G88JmvEHMsJ1kd4v0c/article/details/78301891）。

2.特征工程

将原始数据转换为特征向量，为了从数据集中选出重要的特征，有以下几种方式：（特征工程详情请见https://www.jianshu.com/p/7066558bd386）

• 计数向量作为特征
• TF-IDF向量作为特征
  • 单个词语级别
  • 多个词语级别（N-Gram）
  • 词性级别
• 词嵌入作为特征
• 基于文本/NLP的特征
• 主题模型作为特征

3.创建分类器、分类模型

朴素贝叶斯分类器

线性分类器

支持向量机

浅层神经网络

深层神经网络（CNN，RNN，LSTM，GRU，双向RNN）

其他网络模型的变种

4.提升分类器性能

进一步提高文本分类模型的性能

为了达到更高的准确率，可以在总体框架中进行一些改进。例如，下面是一些改进文本分类模型和该框架性能的技巧：

1. 清洗文本：文本清洗有助于减少文本数据中出现的噪声，包括停用词、标点符号、后缀变化等。这篇文章有助于理解如何实现文本分类：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/11/text-data-cleaning-steps-python/

2. 组合文本特征向量的文本/NLP特征：特征工程阶段，我们把生成的文本特征向量组合在一起，可能会提高文本分类器的准确率。

模型中的超参数调优：参数调优是很重要的一步，很多参数通过合适的调优可以获得最佳拟合模型，例如树的深层、叶子节点数、网络参数等。

3. 集成模型：堆叠不同的模型并混合它们的输出有助于进一步改进结果。如果想了解更多关于模型集成，请访问：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/introduction-ensemble-learning/

写在最后

本文讨论了如何准备一个文本数据集，如清洗、创建训练集和验证集。使用不同种类的特征工程，比如计数向量、TF-IDF、词嵌入、主题模型和基本的文本特征。然后训练了多种分类器，有朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM、MLP、LSTM和GRU。最后讨论了提高文本分类器性能的多种方法。