谷歌官方推出“文本分類”指南教程。為了最大限度地簡化選擇文本分類模型的過程，谷歌在進(jìn)行大約450K的文本分類實(shí)驗(yàn)后，總結(jié)出一個(gè)通用的“模型選擇算法”，并附上一個(gè)完整的流程圖，非常實(shí)用。

文本分類（Text classification）算法是大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的各種軟件系統(tǒng)的核心。比如，電子郵件軟件使用文本分類來確定受到的郵件是發(fā)送到收件箱還是過濾到垃圾郵件文件夾；討論論壇使用文本分類來確定用戶評(píng)論是否應(yīng)該標(biāo)記為不當(dāng)。

下面是兩個(gè)主題分類（ topic classification）的例子，任務(wù)是將文本文檔歸類為預(yù)定義的一組主題。多數(shù)主題分類問題要基于文本中的關(guān)鍵字。

主題分類被用于標(biāo)記收到的垃圾郵件，這些郵件被過濾到垃圾郵件文件夾中

另一種常見的文本分類是情感分析（sentiment analysis），其目的是識(shí)別文本內(nèi)容的極性（polarity）：它所表達(dá)的觀點(diǎn)的類型。這可以采用二進(jìn)制的“喜歡/不喜歡”來評(píng)級(jí)，或者使用更精細(xì)的一組選項(xiàng)，比如從1顆星星到5顆星星的評(píng)級(jí)。情感分析的例子包括分析Twitter上的帖子，以確定人們是否喜歡黑豹電影，或者從沃爾瑪?shù)脑u(píng)論中推斷普通大眾對(duì)耐克新品牌的看法。

這個(gè)指南將教你一些解決文本分類問題的關(guān)鍵的機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐。你將學(xué)習(xí)：

使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決文本分類問題的高級(jí)、端到端工作流（workflow）

如何為文本分類問題選擇合適的模型

如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)你選擇的模型

文本分類的workflow

以下是解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的workflow

步驟1：收集數(shù)據(jù)

步驟2：探索你的數(shù)據(jù)

步驟2.5：選擇一個(gè)模型*

步驟3：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

步驟4：構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估你的模型

步驟5：調(diào)優(yōu)超參數(shù)

步驟6：部署模型

解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的workflow

【注】 “選擇模型”并不是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)workflow的正式步驟；但是，為你的問題選擇合適的模型是一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)，它可以在接下來的步驟中明確并簡化工作。

谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程的《文本分類》指南詳細(xì)解釋了每個(gè)步驟，以及如何用文本數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)這些步驟。由于篇幅限制，本文在涵蓋重要的最佳實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)法則的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹步驟2.5：如何根據(jù)數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)選擇正確的模型，并提供一個(gè)完整的流程圖。

步驟1：收集數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)是解決任何有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)問題的最重要步驟。構(gòu)成它的數(shù)據(jù)集有多好，你的文本分類器就有多好。

如果你沒有想要解決的特定問題，只是對(duì)探索文本分類感興趣，那么有大量可用的開源數(shù)據(jù)集。下面的GitHub repo就足以滿足你的需求：

https://github.com/google/eng-edu/blob/master/ml/guides/text_classification/load_data.py

另一方面，如果你正在處理一個(gè)特定的問題，則需要收集必要的數(shù)據(jù)。許多組織提供用于訪問其數(shù)據(jù)的公共API——例如，Twitter API或NY Times API，你可以利用這些來找到想要的數(shù)據(jù)。

以下是收集數(shù)據(jù)時(shí)需要記住的一些重要事項(xiàng)：

如果你使用的是公共API，請(qǐng)?jiān)谑褂弥傲私釧PI的局限性。例如，一些API對(duì)查詢速度設(shè)置了限制。

訓(xùn)練示例（在本指南的其余部分稱為示例）越多越好。這將有助于模型更好地泛化。

確保每個(gè)類或主題的樣本數(shù)量不會(huì)過度失衡。也就是說，每個(gè)類都應(yīng)該有相當(dāng)數(shù)量的樣本。

確保示例充分覆蓋了可能的輸入空間，而不僅僅覆蓋常見的情況。

在本指南中，我們將使用IMDb的電影評(píng)論數(shù)據(jù)集來說明這個(gè)workflow。這個(gè)數(shù)據(jù)集收集了人們?cè)贗MDb網(wǎng)站上發(fā)布的電影評(píng)論，以及相應(yīng)的標(biāo)簽（“positive”或“negative”），表示評(píng)論者是否喜歡這部電影。這是情緒分析問題的一個(gè)典型例子。

步驟2：探索你的數(shù)據(jù)

加載數(shù)據(jù)集

檢查數(shù)據(jù)

收集關(guān)鍵指標(biāo)

構(gòu)建和訓(xùn)練模型只是工作流程的一部分。事先了解數(shù)據(jù)的特征能夠幫助你構(gòu)建更好的模型。這不僅僅意味著獲得更高的準(zhǔn)確度，也意味著需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或者更少的計(jì)算資源。

步驟2.5：選擇一個(gè)模型

到這一步，我們已經(jīng)收集了數(shù)據(jù)集，并深入了解了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特性。接下來，根據(jù)我們?cè)诓襟E2中收集的指標(biāo)，我們應(yīng)該考慮應(yīng)該使用哪種分類模型。這意味著提出問題，例如“如何將文本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給期望輸入數(shù)字的算法?”（這叫做數(shù)據(jù)預(yù)處理和矢量化），“我們應(yīng)該使用什么類型的模型?”，“我們的模型應(yīng)該使用什么配置參數(shù)?”，等等。

經(jīng)過數(shù)十年的研究，我們已經(jīng)能夠訪問大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型配置選項(xiàng)。然而，大量可供選擇的可行方案大大增加了手頭的特定問題的復(fù)雜性和范圍?？紤]到最好的選擇可能并不明顯，一個(gè)想當(dāng)然的解決方案是嘗試盡每一種可能的選擇，通過直覺排除一些選擇。但是，這樣做成本是非常昂貴的。

在本指南中，我們?cè)噲D最大限度地簡化選擇文本分類模型的過程。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)集，我們的目標(biāo)是找到在最小化訓(xùn)練所需的計(jì)算時(shí)間的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)接近最大精度的算法。我們使用12個(gè)數(shù)據(jù)集針對(duì)不同類型的問題（尤其是情感分析和主題分類問題）進(jìn)行了大量（~450K）實(shí)驗(yàn)，將不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和不同的模型架構(gòu)交替用于每個(gè)數(shù)據(jù)集。這有助于我們找到影響最佳選擇的數(shù)據(jù)集參數(shù)。

下面的模型選擇算法（model selection algorithm）和流程圖是我們的大量實(shí)驗(yàn)的總結(jié)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型構(gòu)建算法

1. 計(jì)算樣本的數(shù)量/每個(gè)樣本中單詞的數(shù)量這個(gè)比率。

2. 如果這個(gè)比率小于1500，那么將文本標(biāo)記為n-grams并使用簡單的MLP模型進(jìn)行分類（下面的流程圖的左邊分支）：

a. 將樣本分解成word n-grams；把n-grams轉(zhuǎn)換成向量。

b. 給向量的重要性打分，然后根據(jù)分支選擇前20K。

c. 構(gòu)建一個(gè)MLP模型。

3. 如果比率大于1500，則將文本標(biāo)記為序列，并使用sepCNN模型進(jìn)行分類（流程圖右邊分支）：

a. 將樣本分解成單詞；根據(jù)頻率選擇前20K的單詞。

b. 將樣本轉(zhuǎn)換為單詞序列向量。

c. 如果原始樣本數(shù)/每個(gè)樣本的單詞數(shù)這個(gè)比率小于15K，則使用微調(diào)的預(yù)訓(xùn)練sepCNN模型，可能得到最優(yōu)的結(jié)果。

4. 用不同的超參數(shù)值來測(cè)量模型的性能，以找到數(shù)據(jù)集的最佳模型配置。

在下面的流程圖中，黃色框表示數(shù)據(jù)和模型準(zhǔn)備過程?；疑蚝途G色框表示我們?yōu)槊總€(gè)流程考慮的選項(xiàng)。綠色框表示我們對(duì)每個(gè)流程的推薦選項(xiàng)。

你可以用這個(gè)流程圖作為你的第一個(gè)實(shí)驗(yàn)的起點(diǎn)，因?yàn)樗梢宰屇阍诘陀?jì)算成本下獲得良好的準(zhǔn)確度。你可以在后面的迭代中繼續(xù)改進(jìn)初始模型。

文本分類流程圖（點(diǎn)擊可放大查看）

此流程圖回答了兩個(gè)關(guān)鍵問題：

我們應(yīng)該使用哪種學(xué)習(xí)算法或模型？

我們應(yīng)該如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，才能有效地學(xué)習(xí)文本和標(biāo)簽之間的關(guān)系？

第二個(gè)問題的答案取決于第一個(gè)問題的答案；我們預(yù)處理數(shù)據(jù)的方式將取決于我們選擇的模型。模型可以大致分為兩類：使用單詞排序信息的模型（序列模型），以及僅將文本視為單詞的“bags”（sets）的模型（n-gram模型）。

序列模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體。 n-gram模型包括邏輯回歸，簡單多層感知機(jī)（MLP或全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），梯度提升樹（gradient boosted trees）和支持向量機(jī)（SVM）。

在實(shí)驗(yàn)中，我們觀察到“樣本數(shù)”（S）與“每個(gè)樣本的單詞數(shù)”（W）的比率與模型的性能具有相關(guān)性。

當(dāng)該比率的值很?。?1500）時(shí)，以n-gram作為輸入的小型多層感知機(jī)（選項(xiàng)A）表現(xiàn)得更好，或者說至少與序列模型一樣好。 MLP易于定義和理解，而且比序列模型花費(fèi)的計(jì)算時(shí)間更少。

當(dāng)此比率的值很大（> = 1500）時(shí)，我們就使用序列模型（選項(xiàng)B）。在接下來的步驟中，你可以根據(jù)這個(gè)比率值的大小，直接閱讀所選模型的相關(guān)章節(jié)。

對(duì)于我們的IMDb評(píng)論數(shù)據(jù)集，樣本數(shù)/每個(gè)樣本的單詞數(shù)的比值在144以下。這意味著我們將創(chuàng)建一個(gè)MLP模型。

步驟3：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

N-gram向量[選項(xiàng)A]

序列向量[選項(xiàng)B]

標(biāo)簽的向量化

步驟4：構(gòu)建，訓(xùn)練和評(píng)估模型

構(gòu)建最后一層

構(gòu)建n-gram模型[選項(xiàng)A]

構(gòu)建序列模型[選項(xiàng)B]

訓(xùn)練模型

步驟5：調(diào)優(yōu)超參數(shù)

步驟6：部署模型

結(jié)論

文本分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本問題，在各種產(chǎn)品應(yīng)用中均有涉及。在本指南中，我們將文本分類的workflow分解為幾個(gè)步驟。對(duì)于每個(gè)步驟，我們都根據(jù)特定數(shù)據(jù)集的特征，建議自定義的實(shí)現(xiàn)方法。尤其是，我們根據(jù)樣本數(shù)量與每個(gè)樣本中的單詞數(shù)量的比值，來建議你使用哪一種模型，從而能夠更快地讓模型接近最佳性能。其他的步驟都是基于模型選擇這個(gè)步驟的。遵循這個(gè)指南中的建議，參考附錄中的代碼和流程圖將有助于你的學(xué)習(xí)和理解，并快速獲取文本分類問題的解決方案。