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文章目录

0. 文本分类简介1. 数据集介绍2. 模型选择3. 数据预处理3.1. n-gram特征构造 参考链接： https://developers.google.com/machine-learning/guides/text-classification

0. 文本分类简介

文本分类在很多软件产品中都占据重要位置，很多智能应用都用到了文本分类模型。有的是将文本分类的结果作为输入以便进行后续其他任务，例如对话系统中的意图识别；有的是直接将文本分类结果最为任务的输出，例如垃圾邮件过滤、评论情感分类等等。无论何种场景，文本分类的准确程度都是一个很关键的指标。

1. 数据集介绍

Internet Movie Database (IMDb) movie reviews dataset 该数据集搜集了人们的影评数据，包含正面和负面两类，是情感分类的常用数据集。 数据集的主要信息如下：

样本数量（训练集25000条，测试集25000条）类别数量（2）每一类的样本数量（12500）每条样本的单词个数（中位数174）每个单词在数据集中的频率每条样本的长度的分布

2. 模型选择

模型选择包含一下几方面的考虑：

选择何种文本表示方法？（将文本数值化的方法）选择何种分类模型？模型参数如何确定？

根据google的实验，我们可以参考他们总结出的以下几条经验：

计算（样本个数）/（每个样本内的单词数），简记为S/W，其中分母一般取所有样本里面的单词书的中位数。如果上述比例小于1500，则采用bag-of-words(词袋)特征(n-grams+tf-idf)，然后利用传统的分类模型（SVM，MLP，LR等）即可，具体见后文如果上述比例大于1500，则采用神经网络（CNN，RNN），将文本序列作为输入特征，它们可以学习到词与词之间的前后关系。

本文涉及的数据集，S/W=144，因此我们可以采用n-gram+MLP作为数据预处理和分类模型的选择方案。

3. 数据预处理

随机打乱数据。主要是为了划分训练集和测试集的时候，能够保证训练集和测试集中各类别的样本分布比较均匀。当然，更严谨的一种做法是对label分层抽样。将数据划分为80%的训练集和20%的验证集。有时还要再划分出一个测试集。Tokenization：把训练样本切分为一些更小的文本，它们是组成词袋（或者叫词表、词库）的元素，称之为“词”。这样能够泛化样本和label之间的关系，也即更利于模型去学习到样本与label之间的对应关系。Vectorization：对词的数值化表示

3.1. n-gram特征构造