文本分类和意图识别调研思考

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来自：CS的陋室

作者：机智的叉烧

为了升级迭代一下自己的技术方案，所以对文本分类和意图识别业界有关的技术进行了一些新的调研。总体看来自己是不少收获的，就文章而言可能一篇写下来内容不是很多，所以打算先整一篇比较综合的，主要是讲一下自己的感受和收获，最后会给出涉及的文章。

背景

之所以把这个放一起，是因为这两个具有很高的相似性，对用户query的意图识别，本质上其实就是对文本进行分类，工业界一般很少会把文本分类单独拿出来详细综述和分享，而科研上也很少会把意图识别这种业务性比较强的内容拿来做研究（有但是真的少），但实际应用中这两者是非常相关的，所以我还是希望把这两者结合给大家介绍一下。

工业界情况

强业务耦合

首先想说的，就是工业界的实用性，这个实用性本质上是耦合于业务中的，针对意图识别，除了基本的语义理解外，很大程度上是需要依赖业务上给出的一些特征的，或者说这才是比较有必要而关键的，美团搜索[4]和腾讯搜索[1]中其实都体现了相应的观点，语义理解不是不重要，但只有语义理解是不可以的，其实还是需要一些依赖信息的介入，才能更好地解决问题。

所谓的耦合，说白了就是在NLP做语义模型的基础上，加入很多外部特征，这些外部特征都来源于业务，例如用户的点击率、query的长度等信息，这些信息大都是在实际落地场景中非常常见的特征，尤其是点击特征，这些特征在搜索场景里非常使用，因为用户的行为很大程度上代表了这个就是用户自己的意图，所以意图识别里面用起来就很正常了，当然了，这些特征的融合，其实就比较机器学习了，在[2]中其实给了一个比较常用的融合方案，这点其实和推荐系统挺像的。

说到了推荐系统，就继续聊，推荐系统作为一个完整的系统，是需要强烈耦合业务的，但是通用的理解通过模型来完成则非常有意义，比较有代表性的就是wide&deep，这种思想用在搜索里面，甚至是意图识别里，其实就是业务信息+语义信息的组合，[2]提供的也是类似的方案。

当然了，对于顶尖大厂，这种组合的方式似乎并不能满足实际的应用需求，除了语义能够用深度学习表示，还有用户的行为等，同样可以经过深度学习处理得到更加精准的表征，前段时间的我分享的KDD21有关淘宝向量搜索（前沿重器[18] | KDD21-淘宝向量检索）的文章，其实就是一个大模型的组装，用比较潮的说法就是“拼高达”的模式，把多种表征和特征都组合起来形成大模型。

当然了，由于意图识别只是搜索的一环，而且是上游，不见得要用这么大的模型，不过思想和思路是值得参考的，要想解决业务问题，耦合业务应该是一个比较好的思路。

语义理解

语义理解同样是不可或缺的角色，毕竟用户输入了非常宝贵的信息来表达他的意图——query，但从现在的了解来看，语义理解逐步成为一个通用的模块，毕竟现在绝大部分人对语言有一个通俗的认知，所以语义理解成为一个对句子泛化的辅助，相比于给定的特征和业务规则，模型能承担的鲁棒性更高，对于一些有损的信息（例如用户输错、口语化）等，模型能很大程度解决，为系统提供了这种鲁棒性。

再者，语义理解，尤其是NLP这一块的语义理解，一般会逐步形成更为通用的语义理解模块，这个模块具有比较通用的理解能力，这种理解能力能让整个模型能可插件化，在工程上其实有更高的灵活性，自由和各个业务进行组合，保持效果的同时，工程效率也提升了。

但是也可以发现，当然也可能是调研文章的时间线问题，我发现在意图识别里用BERT等大规模预训练模型的量其实不多。这些文章都没有说原因，我大胆猜测一下。意图识别只是搜索的一个上游功能，一方面意图识别本身具有很高的灵活性需求，另一方面分的类很多，所以上BERT和不上BERT在预测效果上其实不会有太大差距，收益不高，但是成本就在这了，大家也可以发现，各个工业级技术上，大规模预训练模型甚至是一些“高达”，更倾向于放在排序，因为那里是整个流程的终端，做得好其实收益会更大，性价比更高。

从自己的经验看来，意图识别上的模型，其实更多是一个辅助的作用，效果上存在较高程度的泛化能力，对于泛需求、模糊需求有更高的理解能力，但是与之对应的是业务上的适应能力和灵活性，对于简单问题、纯名词问题等，让模型来解决的难度其实不小，更多是通过业务上的词典、规则来快速解决，这种种方式快速而稳定。

以搜代分

这个其实是我曾经讲过的一个思路（心法利器[26] | 以搜代分：文本多分类新思路）。但是在这些调研里面都没有作为一个点详细聊过，个人感觉原因是和这点本身没有非常系统地被提出作为一类型方法，其实大家日常无意识的可能就在用，例如词典匹配本身就是这种以搜代分的思想，试想拿着这个query在词典里搜是否有query这种词汇，从而完成意图识别。

按照之前我的描述，以搜代分可以是一些诸如空间分布零散、需求临时、改动频繁且量不少的场景，这次调研这方面的内容不多，所以此处不再赘述了。

科研界情况

概述

要做科研领域的调研，首先要做的肯定就是看综述了，最近的综述只能追溯到2020年的一篇[5]，这篇文章也有很多博主有聊过，甚至有了翻译[6,7,8]，都对很常见的模型进行了分析整理甚至是评价，这些评价其实也很符合我们的普遍认知，类似CNN适合短文本，RNNs适合捕捉序列信息，Attention对全局信息以及其相关性重要性都能获取，然后还有非常完整的结果对比和评价。

另外，要看前沿肯定还是要多看一些类似GLUE、CLUE、Paper with code之类的榜单了，但其实自己还是比较失望的，预训练霸榜应该是一个常态了，具体里面有些细节其实并没有公开，所以调研其实本质的收获不是很大，平时就有关注的话，其实再看一次区别不大。

但是，令我们感到有些惊喜的是，在文本分类领域，大家似乎并不局限在所谓的预测效果了，也就慢慢抛弃了刷榜这一唯一的目标，而是探索一些特殊场景的一些特殊用途，思路发散了不少。

然后接着来聊我的思考吧。

预训练模型霸榜

仅从对应数据集的效果这一点看来，预训练模型霸榜这应该是众所周知的事，不得不承认的是，在模型的结构上，这块确实是现在效果的天花板，而且在效果上，在多个效果上，相比于一些比较传统、单一的模型，在这些数据集上确实是碾压级别的全面提升，如果我们有资源、不计成本直接去尝试，肯定也可以是优先考虑的。

不过这里其实我还是想聊一个观点，大规模预训练模型之所以现在能霸榜，很大程度上和现在的数据集有关，相信大家在日常的使用上会发现，预训练模型并不是万能，很多场景甚至还可能不如小模型TextCNN，但是这个在现在的榜单上并不能发现，是不是侧面说明现在的数据集其实有些局限，我们如果只参考榜单就进行技术选型，很可能就踩坑，而且因为大模型本身的性能，这个坑的成本可能还不小，所以，更多而构造业务型、场景特异型的数据集应该是很有必要的。

补一个，邱锡鹏老师的一篇paper其实有指导大家怎么微调预训练模型的方案，大家直接去看吧[14]。

其他文本分类的研究

研究文本分类，当然不只是刷榜那么简单。还有大量的研究其实在文本分类的很多角度都进行了尝试。来举几个例子吧。

[9] [11]的出发点其实挺像的，文章更像是一个网络优化的工作，考虑attention在预测过程更多关注上下位置的信息而不是全局，所以弄了个cnn来关注局部，这样能把全局信息释放给attention来关注，[9]之前就看过但是觉得不足以成文所以没有单独聊，不过这次重看感觉有必要好好讲讲，这样的文章其实不少，这篇的代表性还是挺强的。

[12]其实是挺工业界的方案，出发点其实是希望能在语义模型里加入更多的side info来让模型预测更准，这里是提了一个门控制单元来操作。怎么说呢，个人感觉这个思路其实挺卷的，现在其实已经有很多简单快捷的方案，门控单元的加入感觉是有些过渡操作的感觉了，另外，不知道是不是我看的太少，感觉文章在对比的时候的baseline设计的不是很好，说服力不太够吧。

当然了，其实很多别的场景也会有文本分类的身影，类似few-shot、超多分类、短文本，样本不平衡等，其实都会有文本分类的一些技术，大家可以自己多看看，这里我不多列举了。

当然了，其实还有一些别的工作，其实还是能提升最终的预测效果的，这里提两个，一个是R-dropout，这个我之前就有文章有讲过，这里不赘述了（前沿重器[15] | R-Dropout——一次不行就两次），另一个方案是比赛里面有用过的对抗学习（之前参与的小布语义相似度竞赛里，进入决赛的队伍几乎都用了），FGM/PGD等，都是非常热门的提升手段，这些方案挺推荐大家在日常中使用，甚至可以刷新自己的baseline，这些方案的使用可能比直接上预训练要更快涨点。

补充

补充一些比较好的文本分类教程和综合的方案代码。[15,16,17]

总结

总体下来，感觉自己的收获是不小的，大概分这几点吧：

• 语义理解的地位应该是不可撼动了，但是应该更加通用而稳定固定。

• 业务耦合可以结合词典规则、side info的方式来进行处理，不见得要渴求语义理解模型完成整个任务。

• 至少在意图识别模块，仍没有很大必要非得上预训练模型，优先级更高的应该在下游。

• 文本分类研究目前的方向更倾向于场景理解和深度、特异性问题的解决。

• 数据集可能是局限这个方向的特殊课题深入研究的一个点。

参考资料

[1] 腾讯技术工程：全面理解搜索Query：当你在搜索引擎中敲下回车后，发生了什么：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112719984
[2] 基于DNN+GBDT的Query类目预测融合模型：https://developer.aliyun.com/article/420506
[3] 达观数据：“搜你所想”之用户搜索意图识别：https://cloud.tencent.com/developer/article/1079150
[4] 美团搜索：Query理解在美团搜索中的应用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411329247
[5] A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning
[6] https://zhuanlan.zhihu.com/p/349928514
[7] https://zhuanlan.zhihu.com/p/141351569
[8] https://zhuanlan.zhihu.com/p/133328283
[9] Lite Transformer with Long-Short Range Attention：https://www.cnblogs.com/shona/p/12980079.html
[10] 2021年AAAI会议关于文本分类的论文汇总：https://zhuanlan.zhihu.com/p/383622996
[11] ACT: An Attentive Convolutional Transformer for Efficient Text Classification
[12] Merging Statistical Feature via Adaptive Gate for Improved Text Classification
[13] Task-Aware Representation of Sentences for Generic Text Classification
[14] How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
[15] https://zhuanlan.zhihu.com/p/349086747
[16] https://github.com/brightmart/text_classification
[17] https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch

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