本文来自对《文本分类研究综述》汪岿的阅读

在大数据时代，网络上的文本数据日益增长。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理显得尤为重要。

文本作为分布最广、数据量最大的信息载体，如何对这些数据进行有效地组织和管理是亟待解决的难题。

文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作，其目的是对文本资源进行整理和归类，同时其也是解决文本信息过载问题的关键环节。

文本分类按照任务类型的不同可划分为问题分类、主题分类以及情感分类。

常用于数字化图书馆、舆情分析、新闻推荐、邮件过滤等领域，为文本资源的查询、检索提供了有力支撑，是当前的主要研究热点之一。

文本分类的应用非常广泛。如在医疗领域，智能分诊技术的使用能够节约大量医疗资源，提升服务质量和效率。在一些企业，依靠智能客服代替人工提供全天候的客户服务，可以有效降低运营成本，改善用户体验。

问题分类在问答系统 ( Question AnsweringSystem) 中起着重要作用，提高问题分类的准确率有助于构建更加鲁棒的 QA 系统。

在图书情报领域，专利、图书、期刊论文、学术新闻等跨类型学术资源的自动组织与分类是数字化图书馆的关键技术，有利于工业企业、科研院所的研究人员更快地掌握各类前沿动态。

随着移动互联网的发展，人们获取信息的方式发生了变化，由单纯的信息检索转变为“搜索 + 推荐”的双引擎模式。但无论是搜索还是推荐，其背后都离不开机器对内容的理解能力。

文本作为网络上分布最广、数据量最大的信息载体，准确的分类标签为资源检索和新闻资讯的个性化推荐提供了有力支撑，使得推荐的信息能够尽可能地满足千人千面的用户需求。

情感分类(情感极性分析) 是文本分类的重要分支。如在社交媒体中，对用户评论的情感倾向进行分析( 积极、消极等) 。情感极性分析能帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控，为企业提供有力的决策支持。此外，情感分析技术还可以用在商品和服务领域。例如对产品、电影、图书评论的情感分类。

智能手机的普及促进了在线即时消息和短信使用的增长。将文本分类技术应用于邮件检测和短信过滤任务，可以帮助人们快速筛选有用信息。

( 1) 数据标注瓶颈。 数据和算法是推动人工智能向前发展的主要动力。高质量的标记数据有助于提升文本分类的准确率。然而，网络上存在大量杂乱无章的无标签数据，依赖人工标注的成本高，效率低。无监督数据的特征学习和半监督学习自动标注过程中的噪音剔除是当前的研究热点和难点。

( 2) 深度学习的可解释性。 深度学习模型在特征提取，语义挖掘方面有着独特的优势，在文本分类任务中取得了不俗的成绩。然而，深度学习是一个黑盒模型，其训练过程难以复现，隐语义和输出结果的可解释性较差。例如，结合迁移学习理论的文本分类方法，初始预训练的语言模型学习到哪些知识，在参数迁移、特征迁移、针对目标域的训练数据和分类任务进行微调时，保留了哪些特征，我们很难了解。这使得模型的改进与优化失去了明确的指引，也大大加深了研究人员调参的难度。

( 3) 跨语种或多语种的文本分类。 在经济全球化的大背景下，跨语言的文本分类在跨国组织和企业中的应用越来越多。将在源语言中训练的分类模型应用于另一种语言( 目标语言) 的分类任务，其挑战性在于源语言数据的特征空间与目标语言数据之间缺乏重叠。各国的语言、文字包含不同的语言学特征，这无疑加大了跨语言文本分类的难度。当前，基于机器翻译技术的跨语言文本分类方法过于依赖双语词典和平行语料，在一些小语种上的表现较差。通过跨语言文本表示技术和迁移学习方法训练得到独立于语言的分类模型是未来的重点研究方向。

们相信随着计算机技术的不断发展，文本分类研究仍有广阔的前景。主要趋势预测如下:

(1) 对传统方法进行优化。如常用机器学习模型的改进; 传统的机器学习算法、特征提取方法与深度学习模型的融合。

(2) 新理论、新方法的提出。如将图卷积神经网络( Graph Convolutional Networks ) 应 用于文本分类任务。

(3) 引入知识库、知识图谱等结构化的外部知识，优化文本表示和预训练的语言模型，进而提升文本分类的性能。

(4) 在自然语言处理领域，很多任务具有较强的内部关联性，采用多任务联合学习或对抗学习的效果更好。例如，将关键词抽取、文本分类、文本摘要等多个任务联合训练，寻找最优的参数组合。同时，网络上存在大量的多媒体信息，文本分类、语音识别、图像处理与计算机视觉等跨领域的多任务联合学习也是未来的发展趋势。

(5) 今日头条等资讯平台兴起，面对大规模文本数据，采用在线增量学习和离线学习相结合的办法，在分布式平台上处理不断增长的信息洪流。