人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导
在本文中，我們?nèi)嫣接懥宋谋痉诸惣夹g(shù)的發(fā)展歷程、基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，以及從RNN到Transformer的技術(shù)演進(jìn)。文章詳細(xì)介紹了各種模型的原理和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，旨在提供對(duì)文本分類技術(shù)深入理解的全面視角。
關(guān)注TechLead，分享AI全維度知識(shí)。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)、AI產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)、團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)本復(fù)旦碩，復(fù)旦機(jī)器人智能實(shí)驗(yàn)室成員，阿里云認(rèn)證的資深架構(gòu)師，項(xiàng)目管理專業(yè)人士，上億營收AI產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人。
一、引言
文本分類作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其價(jià)值和影響力已經(jīng)深入到我們?nèi)粘Ｉ畹母鱾€(gè)角落。在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，文本分類不僅是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的集中展示，更是智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)。
文本分類的重要性
文本分類的核心是將文本數(shù)據(jù)按照其含義或?qū)傩苑峙涞筋A(yù)定義的類別中。這聽起來簡單，但在實(shí)際操作中卻極具挑戰(zhàn)性。為什么文本分類如此重要？其實(shí)，無論是個(gè)人用戶還是大型企業(yè)，我們都在日常生活中與海量的文本數(shù)據(jù)打交道。例如，電子郵件自動(dòng)分類系統(tǒng)可以幫助我們區(qū)分垃圾郵件和重要郵件，社交媒體平臺(tái)利用文本分類來過濾不恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容，而在商業(yè)智能中，文本分類幫助企業(yè)從客戶反饋中提取有價(jià)值的洞察。
技術(shù)發(fā)展歷程
文本分類技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了從簡單的基于規(guī)則的方法到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，再到今天的深度學(xué)習(xí)模型的演變。在早期，文本分類依賴于專家系統(tǒng)和簡單的統(tǒng)計(jì)方法，但這些方法往往受限于規(guī)模和靈活性。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，尤其是支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林等算法的應(yīng)用，文本分類的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性有了顯著提高。進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時(shí)代，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型極大地提高了文本分類的性能，特別是在處理大規(guī)模和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集時(shí)。
現(xiàn)代應(yīng)用實(shí)例
在現(xiàn)代應(yīng)用中，文本分類技術(shù)已成為許多行業(yè)不可或缺的部分。例如，在金融領(lǐng)域，文本分類被用于分析市場趨勢和預(yù)測股市動(dòng)態(tài)。金融分析師依賴于算法從新聞報(bào)道、社交媒體帖子和財(cái)報(bào)中提取關(guān)鍵信息，以做出更明智的投資決策。此外，醫(yī)療保健行業(yè)也在利用文本分類技術(shù)來處理病歷報(bào)告，自動(dòng)識(shí)別疾病模式和病人需求，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。
通過這些例子，我們可以看到，文本分類不僅是技術(shù)的展示，更是現(xiàn)代社會(huì)運(yùn)作和發(fā)展的關(guān)鍵部分。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，文本分類的重要性和影響力只會(huì)繼續(xù)增長。
二、文本分類基礎(chǔ)
文本分類是人工智能和自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)核心任務(wù)，涉及到理解和處理自然語言文本，將其分類到預(yù)定義的類別中。這一任務(wù)的基礎(chǔ)是理解文本的含義，并據(jù)此做出決策。
文本分類的定義和目的
簡單來說，文本分類是將文本數(shù)據(jù)（如文檔、郵件、網(wǎng)頁內(nèi)容等）自動(dòng)分配到一個(gè)或多個(gè)預(yù)定義類別的過程。這個(gè)過程的目的在于簡化信息處理，提高數(shù)據(jù)組織和檢索的效率，以及支持更復(fù)雜的信息處理任務(wù)，如情感分析或主題識(shí)別。
文本分類的關(guān)鍵要素
1. 預(yù)處理
- 重要性：預(yù)處理是文本分類的首要步驟，涉及清洗和準(zhǔn)備原始文本數(shù)據(jù)。
- 方法：包括去除噪音（如特殊字符、無關(guān)信息）、詞干提取、分詞等。
2. 特征提取
- 概念：將文本轉(zhuǎn)化為機(jī)器可理解的形式，通常是數(shù)值向量。
- 技術(shù)：傳統(tǒng)方法如詞袋模型（Bag of Words）和TF-IDF，以及現(xiàn)代方法如詞嵌入（Word Embeddings）。
3. 分類算法
- 多樣性：文本分類可采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)等。
- 發(fā)展：深度學(xué)習(xí)方法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）為文本分類帶來了革命性的改進(jìn)。
文本分類的應(yīng)用領(lǐng)域
文本分類廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，包括：
- 垃圾郵件檢測：自動(dòng)識(shí)別并過濾垃圾郵件。
- 情感分析：從用戶評(píng)論中提取情感傾向，廣泛應(yīng)用于市場分析和社交媒體監(jiān)控。
- 主題分類：自動(dòng)識(shí)別文章或文檔的主題，用于新聞聚合、內(nèi)容推薦等。
挑戰(zhàn)和考量
文本分類雖然技術(shù)成熟，但仍面臨一些挑戰(zhàn)：
- 語言多樣性和復(fù)雜性：不同語言和文化背景下的文本處理需要特定的適應(yīng)和處理策略。
- 數(shù)據(jù)不平衡和偏見：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響分類性能，需要注意數(shù)據(jù)偏見和不平衡問題。
- 實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性：在處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，算法的效率和擴(kuò)展性變得尤為重要。
在本章中，我們對(duì)文本分類的基礎(chǔ)進(jìn)行了全面的介紹，從定義和目的到關(guān)鍵技術(shù)和挑戰(zhàn)，為深入理解文本分類的技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)際應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
三、關(guān)鍵技術(shù)和模型
在深入探討文本分類的關(guān)鍵技術(shù)和模型時(shí)，我們會(huì)涉及從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法到現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。每種技術(shù)都有其獨(dú)特之處，并在特定的應(yīng)用場景下表現(xiàn)出色。在這一部分，我們將通過一些關(guān)鍵代碼段來展示這些模型的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法
樸素貝葉斯分類器
樸素貝葉斯是一種基于概率的簡單分類器，廣泛用于文本分類。以下是使用Python和scikit-learn實(shí)現(xiàn)的一個(gè)簡單例子：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 創(chuàng)建一個(gè)文本分類管道
text_clf_nb = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('clf', MultinomialNB()),
])
# 示例數(shù)據(jù)
train_texts = ["This is a good book", "This is a bad movie"]
train_labels = [0, 1] # 0代表正面，1代表負(fù)面
# 訓(xùn)練模型
text_clf_nb.fit(train_texts, train_labels)
支持向量機(jī)（SVM）
支持向量機(jī)（SVM）是另一種常用的文本分類方法，特別適用于高維數(shù)據(jù)。以下是使用SVM的示例代碼：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 創(chuàng)建一個(gè)文本分類管道
text_clf_svm = Pipeline([
('tfidf', TfidfVectorizer()),
('clf', SVC(kernel='linear')),
])
# 訓(xùn)練模型
text_clf_svm.fit(train_texts, train_labels)
深度學(xué)習(xí)方法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理領(lǐng)域表現(xiàn)突出，也被成功應(yīng)用于文本分類。以下是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)文本分類的CNN模型的簡單例子：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TextCNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_classes):
super(TextCNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.conv = nn.Conv2d(1, 100, (3, embed_dim))
self.fc = nn.Linear(100, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x) # Embedding layer
x = x.unsqueeze(1) # Add channel dimension
x = F.relu(self.conv(x)).squeeze(3) # Convolution layer
x = F.max_pool1d(x, x.size(2)).squeeze(2) # Max pooling
x = self.fc(x) # Fully connected layer
return x
# 示例網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建
vocab_size = 1000 # 詞匯表大小
embed_dim = 100 # 嵌入層維度
num_classes = 2 # 類別數(shù)
model = TextCNN(vocab_size, embed_dim, num_classes)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和LSTM
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）在處理序列數(shù)據(jù)，如文本，方面非常有效。以下是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)RNN的示例：
class TextRNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes):
super(TextRNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.rnn = nn.RNN(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x, _ = self.rnn(x) # RNN layer
x = x[:, -1, :] # 獲取序列的最后一個(gè)時(shí)間步的輸出
x = self.fc(x)
return x
# 示例網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建
hidden_dim = 128 # 隱藏層維度
model = TextRNN(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes)
這些代碼段展示了不同文本分類技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，從簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型到復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。在接下來的章節(jié)中，我們將進(jìn)一步探討這些模型的應(yīng)用案例和性能評(píng)估。
四、深度學(xué)習(xí)在文本分類中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為文本分類領(lǐng)域的重要推動(dòng)力，為處理自然語言帶來了前所未有的效果。在這一部分，我們將探討深度學(xué)習(xí)在文本分類中的幾種關(guān)鍵應(yīng)用，并通過示例代碼展示這些模型的實(shí)現(xiàn)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的應(yīng)用
CNN在文本分類中的應(yīng)用，主要是利用其在提取局部特征方面的優(yōu)勢。以下是用PyTorch實(shí)現(xiàn)的一個(gè)簡單的文本分類CNN模型：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TextCNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_classes):
super(TextCNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 100, (3, embed_dim))
self.conv2 = nn.Conv2d(1, 100, (4, embed_dim))
self.conv3 = nn.Conv2d(1, 100, (5, embed_dim))
self.fc = nn.Linear(300, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x).unsqueeze(1) # 增加一個(gè)維度表示通道
x1 = F.relu(self.conv1(x)).squeeze(3)
x1 = F.max_pool1d(x1, x1.size(2)).squeeze(2)
x2 = F.relu(self.conv2(x)).squeeze(3)
x2 = F.max_pool1d(x2, x2.size(2)).squeeze(2)
x3 = F.relu(self.conv3(x)).squeeze(3)
x3 = F.max_pool1d(x3, x3.size(2)).squeeze(2)
x = torch.cat((x1, x2, x3), 1) # 合并特征
x = self.fc(x)
return x
# 示例網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建
vocab_size = 1000
embed_dim = 100
num_classes = 2
model = TextCNN(vocab_size, embed_dim, num_classes)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和LSTM
RNN和LSTM在處理文本序列時(shí)表現(xiàn)出色，特別是在理解長文本和上下文信息方面。以下是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的LSTM模型：
class TextLSTM(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes):
super(TextLSTM, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x, _ = self.lstm(x) # LSTM layer
x = x[:, -1, :] # 獲取序列最后一個(gè)時(shí)間步的輸出
x = self.fc(x)
return x
# 示例網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建
hidden_dim = 128
model = TextLSTM(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes)
Transformer和BERT
Transformer模型，特別是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），已經(jīng)成為NLP領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。BERT通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式，在多種文本分類任務(wù)上取得了革命性的進(jìn)展。以下是使用Hugging Face的Transformers庫來加載預(yù)訓(xùn)練的BERT模型并進(jìn)行微調(diào)的代碼：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# 加載預(yù)訓(xùn)練模型和分詞器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_classes)
# 示例文本
texts = ["This is a good book", "This is a bad movie"]
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
# 微調(diào)模型
outputs = model(**inputs)
在這一章節(jié)中，我們展示了深度學(xué)習(xí)在文本分類中的幾種關(guān)鍵應(yīng)用，包括CNN、RNN、LSTM和Transformer模型。這些模型的代碼實(shí)現(xiàn)為我們提供了一個(gè)實(shí)際操作的視角，幫助我們理解它們?cè)谖谋痉诸惾蝿?wù)中的作用和效果。
五、PyTorch實(shí)戰(zhàn)：文本分類
在這一章節(jié)中，我們將通過一個(gè)具體的例子，展示如何使用PyTorch框架實(shí)現(xiàn)文本分類任務(wù)。我們將構(gòu)建一個(gè)簡單的深度學(xué)習(xí)模型，用于區(qū)分文本的情感傾向，即將文本分類為正面或負(fù)面。
場景描述
我們的目標(biāo)是創(chuàng)建一個(gè)文本分類模型，能夠根據(jù)用戶評(píng)論的內(nèi)容，自動(dòng)判斷其為正面或負(fù)面評(píng)價(jià)。這種類型的模型在各種在線平臺(tái)，如電子商務(wù)網(wǎng)站、電影評(píng)價(jià)網(wǎng)站中都有廣泛應(yīng)用。
輸入和輸出
- 輸入：用戶的文本評(píng)論。
- 輸出：二元分類結(jié)果，即正面（positive）或負(fù)面（negative）。
處理過程
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
首先，我們需要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞、轉(zhuǎn)換為小寫等，然后將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字表示（詞嵌入）。
2. 構(gòu)建模型
我們將使用一個(gè)基于LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它能有效地處理文本數(shù)據(jù)的序列特性。
3. 訓(xùn)練模型
使用標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練我們的模型，通過調(diào)整參數(shù)優(yōu)化模型性能。
4. 評(píng)估模型
在獨(dú)立的測試集上評(píng)估模型性能，確保其準(zhǔn)確性和泛化能力。
完整的PyTorch實(shí)現(xiàn)代碼
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torch.nn.functional as F
# 示例數(shù)據(jù)集
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels):
self.texts = texts
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
return self.texts[idx], self.labels[idx]
# 文本分類模型
class TextClassifier(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes):
super(TextClassifier, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x, _ = self.lstm(x)
x = x[:, -1, :]
x = self.fc(x)
return x
# 參數(shù)設(shè)置
vocab_size = 10000 # 詞匯表大小
embed_dim = 100 # 嵌入維度
hidden_dim = 128 # LSTM隱藏層維度
num_classes = 2 # 類別數(shù)（正面/負(fù)面）
batch_size = 64 # 批處理大小
learning_rate = 0.001 # 學(xué)習(xí)率
# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
train_dataset = TextDataset([...], [...]) # 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
test_dataset = TextDataset([...], [...]) # 測試數(shù)據(jù)集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 初始化模型
model = TextClassifier(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 訓(xùn)練過程
for epoch in range(num_epochs):
for texts, labels in train_loader:
outputs = model(texts)
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 測試過程
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for texts, labels in test_loader:
outputs = model(texts)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'Accuracy of the model on the test texts: {100 * correct / total}%')
六、總結(jié)
在本文中，我們對(duì)文本分類技術(shù)進(jìn)行了全面的探討，從其基本原理到高級(jí)應(yīng)用，從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法到最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。我們的目的是為讀者提供一個(gè)從基礎(chǔ)到前沿的知識(shí)架構(gòu)，幫助他們深入理解文本分類在人工智能領(lǐng)域的重要地位和發(fā)展趨勢。
-
技術(shù)融合的重要性：文本分類的進(jìn)步不僅僅源于單一技術(shù)的突破，而是多種技術(shù)的融合與創(chuàng)新。例如，深度學(xué)習(xí)的興起給傳統(tǒng)的文本分類方法帶來了新的生命力，而最新的模型如Transformer則是自然語言處理領(lǐng)域的一個(gè)重大革命。
-
數(shù)據(jù)的核心作用：無論技術(shù)多么先進(jìn)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)始終是文本分類成功的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、預(yù)處理和增強(qiáng)對(duì)于構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的模型至關(guān)重要。
-
模型的可解釋性與道德責(zé)任：隨著文本分類技術(shù)的廣泛應(yīng)用，模型的可解釋性和道德責(zé)任成為了不可忽視的話題。如何確保模型的決策公平、透明，并考慮到潛在的倫理影響，是我們未來需要深入探討的問題。
-
持續(xù)的技術(shù)革新：文本分類領(lǐng)域持續(xù)經(jīng)歷著快速的技術(shù)革新。從最初的基于規(guī)則的系統(tǒng)，到現(xiàn)在的基于深度學(xué)習(xí)的模型，技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)了文本分類應(yīng)用的邊界不斷擴(kuò)展。
-
實(shí)踐與理論的結(jié)合：理論知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合是理解和掌握文本分類技術(shù)的關(guān)鍵。通過實(shí)戰(zhàn)案例，我們能更深刻地理解理論，并在實(shí)際問題中找到合適的解決方案。
在文本分類的未來發(fā)展中，我們預(yù)計(jì)將看到更多的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用探索。這不僅會(huì)推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步，也將在更廣泛的領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。我們期待看到這些技術(shù)如何在不同的行業(yè)中發(fā)揮作用，同時(shí)也關(guān)注它們?nèi)绾胃玫胤?wù)于社會(huì)和個(gè)人。
關(guān)注TechLead，分享AI全維度知識(shí)。作者擁有10+年互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)、AI產(chǎn)品研發(fā)經(jīng)驗(yàn)、團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)本復(fù)旦碩，復(fù)旦機(jī)器人智能實(shí)驗(yàn)室成員，阿里云認(rèn)證的資深架構(gòu)師，項(xiàng)目管理專業(yè)人士，上億營收AI產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人。
如有幫助，請(qǐng)多關(guān)注
TeahLead KrisChang，10+年的互聯(lián)網(wǎng)和人工智能從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，10年+技術(shù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，同濟(jì)軟件工程本科，復(fù)旦工程管理碩士，阿里云認(rèn)證云服務(wù)資深架構(gòu)師，上億營收AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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