中文文本分類

最早我們是透過這篇論文 Hierarchical Attention Networks for Document Classification (HAN) 做分類的實作，並且藉由https://github.com/uvipen/Hierarchical-attention-networks-pytorch 的 code 來修正並且以自己的數據進行訓練；但是這都需要使用到騰訊放出來的embedding：Tencent_AILab_ChineseEmbedding_20190926.txt，當你在做推論時，這會是個非常龐大的需載入的檔案，直到後來 Huggingface 的 https://github.com/huggingface/transformers 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)。

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

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

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