NLP文本分类的本质是不是其实是找相似，对于要分类的句子，在训练集里找最相似的句子？
要回答“NLP文本分类的本质是不是其实是找相似”这个问题，咱们得先把“本质”这个词琢磨透了。如果说本质就是“最终目标”或者“最直接的达成手段”，那可以说，找相似是文本分类的一个非常核心且直观的思路。但如果把本质理解得更深入一些，文本分类的本质更在于“捕捉文本的含义和特征，并根据这些含义和特征进行区分”。找相似，恰恰是实现这个区分的一种非常有效的方法。
我这么说吧，就像一个人要认出街上走过的某个人，他可能不是真的在“找相似”，而是根据这个人脸上的特征、走路的姿态、穿的衣服等等一系列“信号”来判断：“哦，这个人我认识，他是隔壁老王。” 文本分类也是类似的道理。
文本分类，说白了，就是给一段文本打上一个预先定义好的“标签”。 比如，你给一篇新闻报道，它可能是“体育”、“娱乐”、“科技”；你给一条用户评论，它可能是“好评”、“差评”、“中评”。这个过程，就是把文本归入某个类别的过程。
那么，“找相似”是怎么和这个过程联系起来的呢？
1. 监督学习的基石：标记数据
大多数的文本分类，尤其是我们日常接触到的，都是基于“监督学习”的。这意味着什么？意味着我们有一批已经“打好标签”的文本数据，也就是训练集。比如，我们有一千篇新闻，其中五百篇标记为“体育”，五百篇标记为“娱乐”。
当我们要分类一篇新文本时，我们其实是在问：“这篇新来的文本，跟我们训练集里哪些文本更‘像’？跟‘体育’类别的文本更像，还是跟‘娱乐’类别的文本更像？”
这里的“像”，就是我们说的“相似度”。
2. 相似度是如何衡量的？
“找相似”听起来简单，但背后的技术可不少。它不是简单地看词语重复多少，而是要捕捉文本的深层含义。这通常是通过以下几种方式实现的：
词袋模型 (BagofWords, BoW) 和 TFIDF: 这是比较早期的表示方法。简单来说，就是把文本看作是一个“词的集合”，不考虑词语的顺序。
BoW 就是统计每个词在文本中出现的次数。
TFIDF (Term FrequencyInverse Document Frequency) 则更进一步，它会考虑一个词在一个文本中出现的频率（TF），以及这个词在整个训练集（所有文档）中出现的普遍程度（IDF）。如果一个词在你的文本里经常出现，但在其他很多文本里很少出现，那它可能就更能代表你这篇文本的特点。
相似度计算: 比如，我们可以用两个文本的词向量（每个词的出现次数或TFIDF值构成的向量）之间的“余弦相似度”来衡量它们的相似性。如果两个文本的向量方向越接近，它们的相似度就越高。
词嵌入 (Word Embeddings) 和句子嵌入 (Sentence Embeddings): 这是更现代、更强大的方法。
词嵌入 (如 Word2Vec, GloVe): 这些技术能将每个词映射到一个高维的向量空间中。神奇的是，在这些向量空间里，语义上相似的词（比如“国王”和“王后”，“男性”和“女性”）在向量空间中的关系也可能很接近（例如，“国王” “男性” + “女性” ≈ “王后”）。
句子嵌入 (如 SentenceBERT, Universal Sentence Encoder): 这些技术则更进一步，能将整个句子或段落映射到一个向量空间。这样，我们就可以直接计算两个句子的向量之间的相似度。如果两个句子表达的意思很接近，即使用的词语不同，它们的句子向量在空间中也会靠得很近。
相似度计算: 同样，余弦相似度是常用的计算句子或词嵌入相似度的方法。
3. 为什么找相似有效？
找相似之所以能有效地进行文本分类，是因为：
共享的语义信息: 属于同一类别的文本，往往具有相似的语义内容和表达方式。例如，所有“体育”新闻都可能包含“比赛”、“运动员”、“得分”、“教练”等词汇，或者描述类似的事件（如比赛结果、战术分析）。
模式识别: 机器学习模型，特别是基于神经网络的模型，能够从大量的训练数据中学习到不同类别文本的“模式”。这些模式体现在词语的组合、句子的结构，以及词语之间的关联性上。当一个新文本出现时，模型会判断它与已知类别模式的“匹配程度”或者说“相似度”。
举个例子：
假设我们要区分“美食”和“旅游”两种类型的文本。
美食文本: “这家餐厅的招牌菜是烤鸭，皮脆肉嫩，搭配秘制酱料，简直是人间美味。服务也很周到，环境优雅，是聚餐的好去处。”
旅游文本: “我们这次去了古镇，漫步在青石板路上，感受历史的韵味。古老的建筑，特色的手工艺品，还有当地的美食，都让人流连忘返。”
如果我们用词嵌入的方法，这两个文本中的词语会被映射到向量空间。
“美食”文本中的“餐厅”、“烤鸭”、“皮脆肉嫩”、“酱料”、“聚餐”等词，它们的词向量会比较集中，并且可能与“美食”这个概念的向量距离很近。
“旅游”文本中的“古镇”、“青石板路”、“历史”、“建筑”、“手工艺品”、“当地美食”等词，它们的词向量会与“旅游”这个概念的向量距离更近。
当我们要分类一个新的句子，比如“我在一家评价很高的海鲜餐厅吃了晚餐，味道鲜美极了。”
模型会计算这个新句子与“美食”类别训练数据的平均向量（或者其他代表性向量）的相似度。
同时，也会计算它与“旅游”类别训练数据的相似度。
如果这个新句子的向量与“美食”类别的向量更接近，那么它就会被归类为“美食”。
3. 找相似只是手段，核心是捕捉“特征”
需要强调的是，文本分类的“本质”更在于如何有效地捕捉和表示文本的特征，并利用这些特征进行区分。找相似只是实现这个目标的一种非常有效且直观的手段。
更底层的本质是“特征工程”和“模式识别”: 无论是词袋模型还是深度学习模型，它们都在试图从文本中提取有用的“特征”。这些特征可以是词语本身，词语的组合，句子的结构，甚至是文本的情感色彩。而“相似度”就是衡量一个文本的特征与某个类别特征的“契合度”。
深度学习的“隐藏层”也在做相似度的工作: 像Transformer这样的深度学习模型，它们内部的注意力机制（Attention Mechanism）就是在计算不同词语之间的“关联度”或“重要性”，这也可以看作是一种非常精细的“相似度”或“相关性”的计算。模型学习到的中间表示（embeddings）本身就蕴含了文本的语义信息，而分类器则是在利用这些信息找到与特定类别最“相似”的表示。
总结来说：
如果你把“找相似”理解为“基于对文本内容的理解，判断其与某个预设类别的‘相似度’，从而进行归类”，那么可以说，找相似确实是文本分类的一个非常核心的运作思路和实现方式。它贯穿了从简单的TFIDF到复杂的深度学习模型。
但是，如果将“本质”理解为更深层的目标，那就是“准确地理解和区分文本的含义和意图”。而“找相似”只是实现这个目标的一种强大而普遍的工具。文本分类的真正挑战在于如何构建有效的表示方法和模型，能够捕捉到文本中最具区分度的特征，并以此来衡量“相似度”。
我这么说吧，就像一个人要认出街上走过的某个人，他可能不是真的在“找相似”，而是根据这个人脸上的特征、走路的姿态、穿的衣服等等一系列“信号”来判断：“哦，这个人我认识，他是隔壁老王。” 文本分类也是类似的道理。
文本分类，说白了，就是给一段文本打上一个预先定义好的“标签”。 比如，你给一篇新闻报道，它可能是“体育”、“娱乐”、“科技”；你给一条用户评论，它可能是“好评”、“差评”、“中评”。这个过程，就是把文本归入某个类别的过程。
那么，“找相似”是怎么和这个过程联系起来的呢？
1. 监督学习的基石：标记数据
大多数的文本分类，尤其是我们日常接触到的，都是基于“监督学习”的。这意味着什么？意味着我们有一批已经“打好标签”的文本数据，也就是训练集。比如，我们有一千篇新闻，其中五百篇标记为“体育”，五百篇标记为“娱乐”。
当我们要分类一篇新文本时，我们其实是在问：“这篇新来的文本，跟我们训练集里哪些文本更‘像’？跟‘体育’类别的文本更像，还是跟‘娱乐’类别的文本更像？”
这里的“像”，就是我们说的“相似度”。
2. 相似度是如何衡量的？
“找相似”听起来简单，但背后的技术可不少。它不是简单地看词语重复多少，而是要捕捉文本的深层含义。这通常是通过以下几种方式实现的：
词袋模型 (BagofWords, BoW) 和 TFIDF: 这是比较早期的表示方法。简单来说，就是把文本看作是一个“词的集合”，不考虑词语的顺序。
BoW 就是统计每个词在文本中出现的次数。
TFIDF (Term FrequencyInverse Document Frequency) 则更进一步，它会考虑一个词在一个文本中出现的频率（TF），以及这个词在整个训练集（所有文档）中出现的普遍程度（IDF）。如果一个词在你的文本里经常出现，但在其他很多文本里很少出现，那它可能就更能代表你这篇文本的特点。
相似度计算: 比如，我们可以用两个文本的词向量（每个词的出现次数或TFIDF值构成的向量）之间的“余弦相似度”来衡量它们的相似性。如果两个文本的向量方向越接近，它们的相似度就越高。
词嵌入 (Word Embeddings) 和句子嵌入 (Sentence Embeddings): 这是更现代、更强大的方法。
词嵌入 (如 Word2Vec, GloVe): 这些技术能将每个词映射到一个高维的向量空间中。神奇的是，在这些向量空间里，语义上相似的词（比如“国王”和“王后”，“男性”和“女性”）在向量空间中的关系也可能很接近（例如，“国王” “男性” + “女性” ≈ “王后”）。
句子嵌入 (如 SentenceBERT, Universal Sentence Encoder): 这些技术则更进一步，能将整个句子或段落映射到一个向量空间。这样，我们就可以直接计算两个句子的向量之间的相似度。如果两个句子表达的意思很接近，即使用的词语不同，它们的句子向量在空间中也会靠得很近。
相似度计算: 同样，余弦相似度是常用的计算句子或词嵌入相似度的方法。
3. 为什么找相似有效？
找相似之所以能有效地进行文本分类，是因为：
共享的语义信息: 属于同一类别的文本，往往具有相似的语义内容和表达方式。例如，所有“体育”新闻都可能包含“比赛”、“运动员”、“得分”、“教练”等词汇，或者描述类似的事件（如比赛结果、战术分析）。
模式识别: 机器学习模型，特别是基于神经网络的模型，能够从大量的训练数据中学习到不同类别文本的“模式”。这些模式体现在词语的组合、句子的结构，以及词语之间的关联性上。当一个新文本出现时，模型会判断它与已知类别模式的“匹配程度”或者说“相似度”。
举个例子：
假设我们要区分“美食”和“旅游”两种类型的文本。
美食文本: “这家餐厅的招牌菜是烤鸭，皮脆肉嫩，搭配秘制酱料，简直是人间美味。服务也很周到，环境优雅，是聚餐的好去处。”
旅游文本: “我们这次去了古镇，漫步在青石板路上，感受历史的韵味。古老的建筑，特色的手工艺品，还有当地的美食，都让人流连忘返。”
如果我们用词嵌入的方法，这两个文本中的词语会被映射到向量空间。
“美食”文本中的“餐厅”、“烤鸭”、“皮脆肉嫩”、“酱料”、“聚餐”等词，它们的词向量会比较集中，并且可能与“美食”这个概念的向量距离很近。
“旅游”文本中的“古镇”、“青石板路”、“历史”、“建筑”、“手工艺品”、“当地美食”等词，它们的词向量会与“旅游”这个概念的向量距离更近。
当我们要分类一个新的句子，比如“我在一家评价很高的海鲜餐厅吃了晚餐，味道鲜美极了。”
模型会计算这个新句子与“美食”类别训练数据的平均向量（或者其他代表性向量）的相似度。
同时，也会计算它与“旅游”类别训练数据的相似度。
如果这个新句子的向量与“美食”类别的向量更接近，那么它就会被归类为“美食”。
3. 找相似只是手段，核心是捕捉“特征”
需要强调的是，文本分类的“本质”更在于如何有效地捕捉和表示文本的特征，并利用这些特征进行区分。找相似只是实现这个目标的一种非常有效且直观的手段。
更底层的本质是“特征工程”和“模式识别”: 无论是词袋模型还是深度学习模型，它们都在试图从文本中提取有用的“特征”。这些特征可以是词语本身，词语的组合，句子的结构，甚至是文本的情感色彩。而“相似度”就是衡量一个文本的特征与某个类别特征的“契合度”。
深度学习的“隐藏层”也在做相似度的工作: 像Transformer这样的深度学习模型，它们内部的注意力机制（Attention Mechanism）就是在计算不同词语之间的“关联度”或“重要性”，这也可以看作是一种非常精细的“相似度”或“相关性”的计算。模型学习到的中间表示（embeddings）本身就蕴含了文本的语义信息，而分类器则是在利用这些信息找到与特定类别最“相似”的表示。
总结来说：
如果你把“找相似”理解为“基于对文本内容的理解，判断其与某个预设类别的‘相似度’，从而进行归类”，那么可以说，找相似确实是文本分类的一个非常核心的运作思路和实现方式。它贯穿了从简单的TFIDF到复杂的深度学习模型。
但是，如果将“本质”理解为更深层的目标，那就是“准确地理解和区分文本的含义和意图”。而“找相似”只是实现这个目标的一种强大而普遍的工具。文本分类的真正挑战在于如何构建有效的表示方法和模型，能够捕捉到文本中最具区分度的特征，并以此来衡量“相似度”。
网友意见
看你这个相似是那方面的相似，得深入剖析这个相似
文本分类是一个有偏向性的任务。
如果这个相似表示的是“整句话的语义特征”，那这不一定代表它目前分类任务中的特征。语义的相似性只是代表了这些话可能表述的意思相近。
举个例子：
第一组：“小猪佩奇电影真地很有趣啊”、“上海迪士尼乐园真地很有趣”
第二组：“小猪佩奇电影真地很有趣啊”、“小猪佩奇电影好弱智啊”
使用sentence-BERT对上面两组数据做相似性，第一组的相似性要高于第二组的相似性。但是这并不能代表在实际分类任务表现也是这样的。
做具体分类任务。第一组：第一个表达“影视”，第二个就是“旅游地点”，是不相似的；第二组：两个都表达的是“影视”，是相似的。
如果做情感识别，第一组：都表达正向情绪，是相似的；第二组，第一个表达正向情绪，第二个表达负面情绪，是不相似的。
所以这个问题要具体问题具体分析，不能一棒打死。
其实就是 类别体系有很多维度。以机器学习为例 是通过样本偏差来反馈这种维度。相似是需要在某些维度上相似。
有空再补 淘特加班中
我觉得这个问题很好，我来谈一谈自己的一些想法，抛砖引玉。
- 找最相似的句子
这个想法超朴素的。是不是找训练集里最相似的句子，然后把最相似的句子的label给要预测的句子不就好了吗？
在图里面，这叫做single link。但这个问题也是很明显的。如果这样本的标签有错误怎么办？那你预测是不是错了？如果你相似度的衡量有问题怎么办？那是不是预测也错啦？
机器学习时代有无数的科学家，验证过这种一言堂式的分类方法，效果并不好。
2. 找topk个最相似的句子
一言堂不好，那咱们就来民主投票嘛。找topk最相似的句子。根据每个句子所具有的标签进行投票，获得票数最多的那个标签就是预测句子的标签。这就是knn classifier，Sklearn那里面都有实现。
但一般实践下来，效果也不是最好的。只考虑topk个最相似的句子，那其他样本的意见就不考虑了吗？
3. 找到所有样本的中心
既然要考虑所有样本的意见。最简单的办法就是把所有样本的表示都拿出来，然后求一个他们的中心喽。然后预测的句子和所有类的中心计算距离，距离最近的那个中心就是句子的标签。
这其实就是现在一般深度学习分类模型的框架。底层模型学习句子的表示。最后一层hidden layer就是每个类的中心。
分类学习的过程，一方面是调节底层表示，进而调整与中心的距离。一方面是不断调整中心的位置，使得训练集的所有样本与中心的距离都接近。
抛砖引玉就到此为止，欢迎大家分享一些最新的进展。
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