【一起入门NLP】中科院自然语言处理第10课-NLP基础任务①：文本分类问题

专栏介绍：本栏目为 “2021秋季中国科学院大学胡玥老师的自然语言处理” 课程记录，不仅仅是课程笔记噢～ 如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧

文本分类任务概述

文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，应用广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。

问题定义：

• f ： X → Y
• 输入：X 句子/篇章
• 输出：X 所属类别 Y ，Y ∈{类别集合}

神经网络分类方法：

• ★ 基于词袋的文本分类
• ★ 基于卷积神经网络文本分类（TextCNN/DPCNN/Char-CNN/VDCNN）
• ★ 基于循环神经网络文本分类（TextRNN/TextRCNN）
• ★ 基于attention机制文本分类
• ★ 基于预训练模型的文本分类
• ★ 基于图卷积神经网络文本分类
• 也可以根据问题需要将上述方法结合形成混合模型

序列结构文本分类方法

框架：

关键问题：如何生成高质量的文本表示？ 有以下几种解决办法：

1. 神经词袋模型（Bag of words）
   简单对文本序列中每个词嵌入进行平均/加总，作为整个序列的表示。这种方法的缺点是丢失了词序信息。对于长文本，神经词袋模型比较有效。但是对于短文本，神经词袋模型很难捕获语义组合信息

2. 卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network）
   通过多个卷积层和子采样层，抽取序列的 n-gram特征信息，最终将得到特征信息合并成一个固定长度的向量作为整个序列表示。

3. 循环神经网络（Recurrent Neural Network）
   将文本序列看作时间序列，不断更新，最后得到整个序列的表示。这种表示中包含的是序列的顺序信息。

4. 循环+卷积神经网络模型
   RNN擅长处理序列结构，能够考虑到句子的上下文信息。CNN属于无偏模型，能够通过最大池化获得最重要的特征。结合二者的优势生成上下文窗口信息的卷积网络。

5. 注意力神经网络（Attention Network）
   通过注意力机制对序列进行编码，最后得序列的表示，这种表示包含的是词与词之间的关联关系。

6. 基于预训练模型（Bert）
   通过预训练模型形成句表示，然后将该句表示作为分类的输入

图结构 文本分类方法

根据任务对原文本加入附加信息并构建原文本与附加信息的关系图（将附加的结构信息融入文本），然后利用图卷积的方法提取文本有效的特征表示。

图卷积文本分类步骤：

1. Graph 构建
   图卷积算法对原文本按照附加信息的不同构建不同的图结构。附加信息可以是词的近义信息，共现信息，先验知识信息等
2. 文本Graph节点特征表示
   在图卷积中结点可以根据任务需要采用不同的结点表示方法。如，一般词向量， ELMO 词嵌入， Bi-LSTM 词向量嵌入，词袋词频 等方法
3. 图卷积算法
   构建好输入图和图上结点表示后，可以根据不同的任务构建不同的图卷积算法。如，一般图卷积，加入注意力机制的图卷积等。

框架：

关键问题仍然是：如何生成高质量的文本表示

例子：对文本进行图卷积分类

• 第一步：Graph 构建
• 第二步：文本Graph节点特征表示
  
• 第三步：图卷积算法

文本分类评价指标

二分类评价指标

• TP——将正类预测为正类数；
• FN——将正类预测为负类数；
• FP——将负类预测为正类数；
• TN——将负类预测为负类数；

◆ 准确率（Accuracy）

• 对于给定的测试集，分类器正确分类的样本数/总样本数
• = （ + ）/( + + + )

◆ 精确率（Precision）

• 预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例
• = /( + )

◆ 召回率（Recall）

• 预测正确的正例数据占实际为正例数据的比例
• = /( + )

◆ 精确度和召回率的调和均值（F-Score）

• 取值反映了精确率和召回率在性能评估中的相对重要性。
• 通常情况下，取值为1（✨F1），F1又称平衡F分数，表明精确率和召回率一样重要。
• = /( + + )
• 也可根据评估的重要性选取合适的：
  当=2，表明评估时，召回率的重要性比精确率高；
  当=0.5，表明评估时，精确率的重要性比召回率高；

多分类评价指标（假设有n个类别）

◆准确率（Accuracy）

对于给定的测试集，n个类预测正确的样本总数/总样本数

◆ 宏平均（Marco Averaged）

对所有类别的每一个统计指标值的算数平均值，分别称为宏精确率（MacroPrecision） ，宏召回率（Macro-Recall），宏F值（Macro-F Score）

◆ 微平均（Mirco Averaged）

对每个样本进行P、R的统计，计算微精确率（Micro-Precision） ，微召回率（Micro-Recall），微F值（Micro-F Score）。

度量分类器对大类判别的有效性选择微平均，度量分类器对小类判别的有效性选择宏平均

常用数据集

Sentiment Analysis

News/Topic Classification