文本分类详解：从CNN到BERT的深度学习方法

文本分类讲义是一份深入介绍自然语言处理(NLP)中一个重要任务的教程，主要集中在利用AI技术对文本进行自动分类。课程由讲师杨博设计，涵盖了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)等深度学习模型在文本分类中的应用。 首先，课程从文本分类的简介开始，指出它在NLP领域的广泛应用，如情感分析、领域识别和意图识别。这些任务的目标是在给定的预定义类别体系下，对文本进行分类，无论是短文本（如句子、标题或商品评论）还是长文本（如文章）。常见的例子包括新闻分类（如政治、体育等）、情感分析（正面或负面）、以及微博评论的评价类型（好评、中性或差评）。 接下来，文本分类的方法被分为三类：人工方法、机器学习方法和深度学习方法。人工方法依赖于规则匹配和专家系统，但准确性和效率有限；机器学习方法如朴素贝叶斯、支持向量机等结合特征工程，虽然简单但可能受限于特征选择；而深度学习则通过词向量表示（如Word2Vec、FastText）、卷积神经网络（如TextCNN）、循环神经网络（TextRNN）、双向循环神经网络（TextRCNN）、深度金字塔卷积网络(DPCNN)以及更先进的预训练模型BERT来进行特征学习，这些方法在处理复杂语义和上下文关联方面具有优势。 文本分类的流程分为两个主要步骤：预处理和特征提取。预处理阶段包括去除文本噪声、分词、去除停用词、纠正歧义和替换同义词，以提高模型的输入质量。特征提取部分则涉及词频统计、词性标注以及语法特征，这些有助于捕捉文本的局部和全局特征。 总结来说，文本分类讲义提供了一个全面的学习框架，涵盖了从基础概念到实际应用的深度学习模型，这对于理解和实践NLP中的文本分类任务非常有帮助。通过掌握这些技术，学生和从业者能够更好地应对各种文本分类问题，提升文本数据的自动化处理能力。