中文文本分類

Chinese Text Classification
適用針對輸入文本(對話/語音識別後)進行分類以供下一步對話搜尋
中文語音識別、中文語音去噪、中文文本糾錯、中文機器閱讀理解、中文實體識別、中文文本相似度、中文聲紋識別、中文語者分離

那些自然語言處理踩的坑 | 御守臺灣・科技抗疫：提高聲紋辨識正確率更添防疫新利器 | 那些語音處理踩的坑
 ComfyUI + Multimodal Model + Segment Anything Model 2 + Stable Diffuision + FLUX
大型語言模型要踩的坑 | 那些ASR和TTS可能會踩的坑 | 白話文手把手帶你科普 GenAI
坑都踩完一輪，大型語言模型直接就打完收工？
那些檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 要踩的坑
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https://github.com/Deep-Learning-101 | https://huggingface.co/DeepLearning101

Insurance (壽險) FAQ - High Entropy Alloys (材料) FAQ - Cryptocurrency Exchange (交易所) FAQ
語音質檢/噪音去除 (語音增強) - 多模態大型語言模型之單據核銷- 診斷書醫囑擷取分析
 ASR 語音語料辨識修正工具 - 客服ASR文本AI糾錯系統 - 逐字稿文本內容比對工具 - 線上語音合成；GPT-SoVITS Speaker:TWMAN

首先就從所謂的情感分析也就是文本分類來聊聊，文本分類是 NLP 中最早取得顯著進展的領域且之一。從垃圾郵件分類、新聞分類到社交媒體評論的情感分析，文本分類技術都有著關鍵作用。一開始還得依靠人工制定的規則，例如關鍵詞匹配、正則表達式等。這些方法需要大量的人工干預，且難以應對複雜的語義和多變的語言現象。接著就是依賴於人工設計的特徵和傳統的機器學習方法，如支持向量機 (SVM)和隨機森林(Random Forest)。這些模型的效果在一定程度上取決於特徵的選取，如詞袋模型（Bag of Words）或 TF-IDF，方法雖然簡單但在語言結構複雜的中文文本上往往捉襟見肘。隨著深度學習的興起，卷積神經網絡(CNN)和長短期記憶網絡(LSTM)等方法在文本分類中的應用開始流行。這些模型能夠自動學習文本的語義表示，顯著提高了分類的準確性。而在最近幾年，大型預訓練模型如BERT、RoBERTa和XLNet等的出現，徹底改變了文本分類的格局。這些模型可以理解上下文中的語義關係，並通過微調來適應各種特定任務，顯著提升了中文文本分類的性能。更讓人意外的則是GPT等大型語言模型的問世，進一步推動了文本分類的進步。這些模型具有極強的生成能力，能夠基於大量未標註的文本數據進行預訓練，再通過少量標註數據進行任務微調，實現精確分類。與早期的特徵工程相比，這些模型不僅簡化了流程，還提高了分類的精確度和適應性。另外，通過微調 (Fine-tuning) 即可在特定任務上更好地處理複雜的分類場景。回頭想想那些你得先想辦法做爬蟲，從Facebook、Twitter及Telegram上搜集用戶評論，是不是連最麻煩的是爬蟲的開發跟數據的清洗都不用了呢？(2024/10)

最早我們是透過 Hierarchical Attention Networks for Document Classification (HAN) 的實作，來修正並且以自有數據進行訓練；但是這都需要使用到騰訊放出來的近16 GB 的 embedding：Tencent_AILab_ChineseEmbedding_20190926.txt，如果做推論，這會是個非常龐大需載入的檔案，直到後來 Huggingface 橫空出世，解決了 bert 剛出來時，很難將其當做推論時做 embedding 的 service (最早出現的是 bert-as-service)；同時再接上 BiLSTM 跟 Attention。CPU (Macbook pro)：平均速度：約 0.1 sec/sample，總記憶體消耗：約 954 MB (以 BiLSTM + Attention 為使用模型)。

引用 Huggingface transformers 套件 bert-base-chinese 模型作為模型 word2vec (embedding) 取代騰訊 pre-trained embedding

優點
- API 上線時無須保留龐大的 Embedding 辭典,避免消耗大量記憶體空間
- BERT 相較於傳統辭典法能更有效處理同詞異義情況
- 更簡單且明確的使用 BERT 或其他 Transformers-based 模型
缺點
- Embedding後的結果不可控制
- BERT Embedding 維度較大,在某些情況下可能造成麻煩

BiLSTM介紹及代碼實現：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-24-13
詳解Transformer (Attention Is All You Need)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221

The Illustrated Transformer：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
這麼多年，終於有人講清楚Transformer了：https://mp.weixin.qq.com/s/SJXxeTsqn9RoaVu66MISXQ

NLP概述和文本自動分類算法詳解：https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-07-25-5

後來騰訊出了個 NeuralClassifier: An Open-source Neural Hierarchical Multi-label Text Classification Toolkit 有興趣的可以試試
https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier

另外就是還有一篇蠻有趣的應用：使用TextCNN模型探究惡意軟件檢測問題

01.洽談合作 Business

02.課程推銷 CourseSales

03.債務 Debt

04.房產推銷 EstateSales

05.快遞 Express

06.金融理財 Financial

07.獵頭 Hunter

08.保險推銷 InsuranceSales

09.貸款推銷 LoanSales

10.外賣 Takeaway

11.閒聊 Talk

12.通訊客服 TelCustom

Loss: 0.3855638945861429 Accuracy: 0.9133586468760787 Precision:0.8223703116934916 Recall: 0.8625087607824592

F1-Score: 0.8353070424463046 Confusion matrix:

[[186 6 4 4 4 2 10 0 4 2 2 0]

[ 6 122 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]

[ 6 0 506 0 0 12 4 2 16 0 22 4]

[ 4 2 0 136 0 0 0 2 0 0 0 0]

[ 0 0 4 2 546 0 0 2 0 6 12 0]

[ 4 0 0 2 0 172 0 38 8 0 2 2]

[ 0 0 2 0 0 0 140 0 0 0 4 0]

[ 2 0 0 2 0 0 0 70 0 0 0 0]

[ 4 0 5 1 0 2 1 1 562 0 0 1]

[ 0 0 0 0 6 0 0 0 0 134 4 0]

[ 0 0 2 0 0 0 0 2 0 0 68 2]

[ 8 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4]]

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