Robust Text Classification with Denoising Autoencoder a

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

文本分类是文本处理过程中非常重要的一环，对信息的组织、过滤和理解起着至关重要的作用。如何有效地将大量文本数据进行分类并从中提取有用信息，成为一个十分重要的问题。

在这个领域，深度学习模型往往取得了最好的效果。基于深度学习的模型可以自动地提取文本的特征，通过训练得到输入数据的内部表示形式（embedding），从而达到较高的分类准确率。传统机器学习方法往往依赖于手工设计的特征，或者利用统计的方法进行特征选择。然而，这些特征往往受限于特定的数据集，无法很好地适应新的数据分布和领域特点。

另一种解决方案就是将深度学习模型与特征选择方法相结合。一种流行的做法就是采用denoising autoencoder (DAE)来学习可解释的文本特征。DAE模型的主要任务是在无监督的情况下，将输入文本数据编码成一个潜在空间中的低维向量表示，同时尽可能地保持原始文本信息不变。然后，基于这些特征进行文本分类。这种方法由于能够捕获原始文本的结构信息，因此在很多文本分类任务上都取得了不错的性能。

然而，DAE模型的一个缺陷就是它容易过拟合。如果训练集本身就存在噪声或噪音，那么DAE的预训练过程就会发生问题，导致模型在测试时表现出较差的性能。另外，不同于传统机器学习方法，文本的潜在空间通常比原始空间具有更高的维度。因此，要从潜在空间中找到有意义的、有代表性的特征仍然