文本分类的目的和分类的方法

1. 文本分类的目的

回顾之前的流程，我们可以发现文本分类的目的就是为了进行意图识别

在当前我们的项目的下，我们只有两种意图需要被识别出来，所以对应的是2分类的问题

可以想象，如果我们的聊天机器人有多个功能，那么我们需要分类的类别就有多个，这样就是一个多分类的问题。例如，如果希望聊天机器人能够播报当前的时间，那么我们就需要准备关于询问时间的语料，同时其目标值就是一个新的类别。在训练后，通过这个新的模型，判断出用户询问的是当前的时间这个类别，那么就返回当前的时间。

同理，如果还希望聊天机器人能够播报未来某一天的天气，那么这个机器人就还需要增加一个新的进行分类的意图，重新进行训练

2. 机器学习中常见的分类方法

在前面的机器学习的课程中我们学习了朴素贝叶斯，决策树等方法都能够帮助我们进行文本的分类，那么我们具体该怎么做呢？

2.1 步骤

1. 特征工程：对文本进行处理，转化为能够被计算的向量来表示。我们可以考虑使用所有词语的出现次数，也可以考虑使用tfidf这种方法来处理

2. 对模型进行训练

3. 对模型进行评估

2.2 优化

使用机器学习的方法进行文本分类的时候，为了让结果更好，我们经常从两个角度出发

1. 特征工程的过程中处理的更加细致，比如文本中类似你，我，他这种词语可以把它剔除；某些词语出现的次数太少，可能并不具有代表意义；某些词语出现的次数太多，可能导致影响的程度过大等等都是我们可以考虑的地方

2. 使用不同的算法进行训练，获取不同算法的结果，选择最好的，或者是使用集成学习方法

3. 深度学习实现文本分类

前面我们简单回顾了使用机器学习如何来进行文本分类，那么使用深度学习该如何实现呢？

在深度学习中我们常见的操作就是：

1. 对文本进行embedding的操作，转化为向量

2. 之后再通过多层的神经网络进行线性和非线性的变化得到结果

3. 变换后的结果和目标值进行计算得到损失函数，比如对数似然损失等

4. 通过最小化损失函数，去更新原来模型中的参数