The Text Classification Pipeline: Starting Shallow going Deeper

📄 arXiv: 2501.00174v2 📥 PDF

作者: Marco Siino, Ilenia Tinnirello, Marco La Cascia

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-12-30 (更新: 2025-03-20)

备注: Foundations and Trends in Information Retrieval (2025)

DOI: 10.1561/1500000107

💡 一句话要点

综述文本分类流程：从浅层模型到深度学习方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本分类 自然语言处理 深度学习 大型语言模型 文本表示 综述 信息提取

📋 核心要点

  1. 文本分类模型需要捕捉文本中复杂的非线性关系，现有方法在处理这些关系时存在不足。
  2. 本文旨在整合传统和现代文本挖掘方法，对文本分类流程进行全面分析和理解。
  3. 综述了文本表示技术和模型架构的演变，特别关注了大型语言模型和Transformer的应用。

📝 摘要（中文）

文本分类是自然语言处理(NLP)领域的基础。过去十年，深度学习彻底改变了文本分类，推动了文本检索、分类、信息提取和摘要等领域的进步。学术文献中包含了大量的数据集、模型和评估标准，其中英语是主要的研究语言，但也包括阿拉伯语、汉语和印地语等。文本分类模型的有效性在很大程度上取决于它们捕捉复杂文本关系和非线性相关性的能力，因此需要对整个文本分类流程进行全面检查。在NLP领域，涌现了大量的文本表示技术和模型架构，其中大型语言模型(LLM)和生成式预训练Transformer(GPT)处于领先地位。这些模型擅长将大量的文本数据转换为包含语义信息的有意义的向量表示。文本分类的多学科性质，包括数据挖掘、语言学和信息检索，突出了合作研究对推进该领域的重要性。本文整合了传统和现代的文本挖掘方法，从而促进了对文本分类的整体理解。

🔬 方法详解

问题定义：文本分类旨在将文本数据划分到预定义的类别中。现有方法，尤其是在深度学习出现之前的方法，在捕捉文本中复杂的语义关系和非线性相关性方面存在局限性。此外，不同语言的文本分类研究存在不平衡，对非英语语种的支持相对较弱。

核心思路：本文的核心思路是对文本分类的整个流程进行系统性的回顾和整合，从传统的浅层模型到现代的深度学习方法，特别是大型语言模型。通过分析不同阶段的技术选择和演进，从而促进对文本分类的整体理解。

技术框架：本文的框架主要围绕文本分类的流程展开，包括数据预处理、特征表示、模型选择和评估等环节。重点关注了文本表示方法的发展，从词袋模型、TF-IDF到词嵌入、Transformer等。同时，也讨论了不同类型的分类模型，如支持向量机、朴素贝叶斯以及深度学习模型。

关键创新：本文的主要创新在于对文本分类领域进行全面的综述和整合，将传统方法和现代方法置于统一的框架下进行分析。通过对比不同方法的优缺点，为研究人员提供了一个清晰的路线图，从而更好地理解和应用文本分类技术。

关键设计：本文并没有提出新的模型或算法，而是对现有技术进行了梳理和总结。因此，关键设计体现在对不同技术的选择和组织上，例如，如何将不同的文本表示方法与不同的分类模型进行组合，以及如何根据具体的应用场景选择合适的评估指标。

📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有提供具体的实验结果。其亮点在于对文本分类领域进行了全面的回顾和整合，为研究人员提供了一个清晰的路线图，从而更好地理解和应用文本分类技术。通过对比不同方法的优缺点，为未来的研究方向提供了参考。

🎯 应用场景

文本分类技术广泛应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、主题识别等领域。该研究通过整合传统和现代方法，有助于研究人员和工程师更好地理解和应用文本分类技术，从而提升相关应用的效果和效率。未来，该研究可以促进跨语言文本分类和多模态文本分类的发展。

📄 摘要（原文）

Text classification stands as a cornerstone within the realm of Natural Language Processing (NLP), particularly when viewed through computer science and engineering. The past decade has seen deep learning revolutionize text classification, propelling advancements in text retrieval, categorization, information extraction, and summarization. The scholarly literature includes datasets, models, and evaluation criteria, with English being the predominant language of focus, despite studies involving Arabic, Chinese, Hindi, and others. The efficacy of text classification models relies heavily on their ability to capture intricate textual relationships and non-linear correlations, necessitating a comprehensive examination of the entire text classification pipeline. In the NLP domain, a plethora of text representation techniques and model architectures have emerged, with Large Language Models (LLMs) and Generative Pre-trained Transformers (GPTs) at the forefront. These models are adept at transforming extensive textual data into meaningful vector representations encapsulating semantic information. The multidisciplinary nature of text classification, encompassing data mining, linguistics, and information retrieval, highlights the importance of collaborative research to advance the field. This work integrates traditional and contemporary text mining methodologies, fostering a holistic understanding of text classification.