背景

过去工作中最常遇到的问题就是文本分类和实体抽取的任务。其中文本分类是自然语言处理中最基础的任务，指的是将文本打上特定的类别标签，以做区分和筛选。文本分类主要流程一般是：先预处理文本，再提取特征，最后通过特征进行分类，或者直接采用深度学习的模型对处理好的文本进行分类。在搜索、对话等很多场景中文本分类都有应用，并有具体的任务如情感分析、舆情分析、新闻分类、标签分类等。

常用模型

• TEXTCNN
  TextCNN模型核心思想是，通过数个卷积运算(卷积核大小不同)和池化操作，提取文本局部特征，将这些特征经过全连接层以后，经过softmax函数最终完成分类任务。简单描述前向过程为：
  1. 词嵌入层，用词向量表示词
  2. 多个不同大小的一维卷积核在词维度获取上下文信息，此时编码维度大小为1，可接Relu层提供非线性
  3. 通过在词维度去最大池化，此时词维度也为1
  4. 将各卷积核处理后的表示合并，得到文本的特征
  5. 通过两层全连接得到类别概率分布
  在训练过程为了增强模型的泛化性，可以使用dropout随机遮蔽了部分参数。
  

  • 优点：两层全连接的好处，先将特征映射到高维/低维空间，再从映射的空间到输出空间。
  • TextCNN不足：受限于卷积层的大小，无法提取到长距离文本的关联关系。

• FASTTEXT（快速文本分类）:
  FASTTEXT 是一种基于词袋模型的文本分类算法，由Facebook于2016年提出。
  FASTTEXT 将文本划分为单词（或字符）并使用平均池化（average pooling）来获取文本的嵌入表示。
  它使用线性分类器对文本嵌入进行分类，速度快且性能不错。
  FASTTEXT 在简单文本分类任务上表现出色，尤其适用于大规模文本分类。

• TextRNN（循环神经网络文本分类）:
  TextRNN 是一种基于循环神经网络（RNN）的文本分类模型，它可以捕捉文本序列中的上下文信息。
  TextRNN 将文本中的词汇序列依次传递给RNN单元，最终将RNN的输出用于分类。
  它适用于需要考虑文本序列中的顺序信息的任务，如情感分析和文本生成。

• TextRCNN（循环卷积神经网络文本分类）:
  TextRCNN 结合了卷积神经网络（CNN）和RNN的优点，用于文本分类任务。
  它首先使用CNN来提取文本中的局部特征，然后使用RNN来捕捉全局语境信息。
  TextRCNN可以更好地理解文本序列中的上下文信息，适用于情感分析和文本分类等任务。

• DPCNN（深度金字塔卷积神经网络）:
  DPCNN 是一种卷积神经网络架构，用于文本分类，由微软提出。
  它使用卷积层来提取不同级别的局部特征，然后通过池化层将这些特征组合成更高级的表示。
  DPCNN 结构深度较深，有助于捕捉文本中的层次信息，适用于长文本的分类任务。

模型评价

对于文本单标签多分类问题常有如下指标：

• 准确度（Accuracy）：
  准确度是模型正确分类的样本数量与总样本数量的比率。它表示模型在所有类别上的整体性能。
  公式：准确度 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
  适用于类别平衡的问题，但当类别不平衡时，不是一个很好的性能指标。

• 精确度（Precision）：
  精确度是模型预测为正类别的样本中实际为正类别的比例。它衡量了模型的精确性。
  公式：精确度 = TP / (TP + FP)
  精确度适用于那些要求高精确性的问题，比如垃圾邮件检测，其中误报的代价较高。

• 召回率（Recall）：
  召回率是实际为正类别的样本中，模型成功预测为正类别的比例。它衡量了模型找到正类别的能力。
  公式：召回率 = TP / (TP + FN)
  召回率适用于那些要求找到尽可能多正类别的问题，比如医疗诊断中的疾病检测。

• F1 分数（F1-Score）：
  F1 分数是精确度和召回率的调和平均值。它提供了精确度和召回率的综合性能指标。
  公式：F1 分数 = 2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率)
  F1 分数适用于平衡精确性和召回率的问题，对于综合考虑分类器的性能时很有用。

Micro Average、Macro Average 和 Weighted Average 是用于计算多类别分类问题中精确度和召回率的不同方法。它们的区别在于如何处理多类别的度量和加权。

• Micro Average（微平均）：
  Micro Average 通过将所有类别的真阳性、假阳性和假阴性的总和来计算精确度和召回率。然后，它计算总体的精确度和召回率。
  这意味着 Micro Average 将所有类别视为一个大类别，所有的真阳性、假阳性和假阴性都汇总在一起，然后计算总体的精确度和召回率。
  Micro Average 对所有类别平等看待，不考虑类别的不平衡性。

• Macro Average（宏平均）：
  Macro Average 是通过分别对每个类别计算精确度和召回率，然后取平均值来计算总体精确度和召回率。
  这种方法平等地对待每个类别，不考虑类别的大小或不平衡性。
  Macro Average 适用于多类别平衡的情况，或者是希望了解每个类别的性能时。

• Weighted Average（加权平均）：
  Weighted Average 与 Macro Average 类似，但在计算总体精确度和召回率时，它考虑了每个类别的权重，这个权重通常是类别的样本数量。
  由于每个类别的权重不同，Weighted Average 更适合处理多类别不平衡的情况。
  Weighted Average 将不同类别的性能考虑在内，权重越大的类别对总体性能的影响越大。