一、文本分类介绍

        文本分类是NLP比较基础和常用的任务之一，是给指定的输入文本打标签的过程。根据任务不同输入内容主要有query、Sentence、paragraph和document。主要的应用场景有问答系统、语义分析、新闻打标、用户意图理解等等。本论文的贡献主要体现在如下几方面：

（1）展示了150多个深度学习文本分类模型；

（2）梳理了40多个文本分类数据集；

（3）分析了16个benchmark的模型性能；

二、文本分类任务

（1）语义分析sentiment analysis：从文本中抽取用户的态度，比如情感分析，通常可以理解为二分类（比如好评或者差评）和多分类（1-5分）；

（2）主题分析或者分类topic analysis：识别文本的主题；

（3）问答question answering：主要有抽取式和生成式两种，抽取式根据问题来匹配候选答案；生成式是根据问题描述自动生成答案；

（4）自然语言推断natural language inference：根据一个文档的含义来推断另一个文档的含义。
三、文本分类深度学习模型

       下面根据文本分类使用的深度学习模型不同进行分类：比如FFN、RNN-based、CNN-based、Capsule网络、Attention机制、Memory-augment网络、GNN、孪生网络、混合模型等等。

3.1、FFN

       前馈神经网络Feed-forward network是文本分类中最简单的深度学习模型，这些模型会把文本看出是词袋模型，使用word2vec或者glove学习词向量，然后把每个词的词向量进行平均或者求和来表示文本向量，然后使用逻辑回归、朴素贝叶斯或者SVM等传统机器学习算法进行分类。典型的例子就是Deep Average Network（DAN），网络结构如下图Fig1所示：

       这个模型没有考虑词序信息，Joulin提出的fastText加入了n-gram来捕获局部词序信息，后来的模型更是说明了文本词序的重要性。

        Le和Mikolov提出了doc2vec，相信很多人也都使用过，它使用无监督学习算法把文本表示成一个固定长度的向量。模型结构如下图Fig2所示：

        doc2vec模型类似word2vec的CBOW，唯一的区别是doc2vec模型把段落token加入到模型中进行训练，学习段落向量D，这点类似bert模型的CLS作用。

3.2、RNN-based模型

       RNN-based模型把文本表示为词序列，但是由于Vanilla RNN存在严重的梯度消失和爆炸问题，通常性能还不如FFN模型，现在主流的方式是使用其变体LSTM，LSTM引入了记忆单元并且使用三个门（忘记门、输入门和输出门）来控制信息的流转，可以比较好的捕获长依赖。

       LSTM通常和RNN一样是链式的，Tai提出了Tree-LSTM来抽取词或者短语的句法属性，作者在语义分类任务和预测两句话语义关系任务上证明了其有效性，模型结构如下图Fig3所示：

       Multi-Timescale LSTM（MT-LSTM）把标准LSTM的隐藏状态分成了多个组，每个组在不同的时间步被激活和更新，这样模型就可以对非常长的文本进行建模。

        RNN可以抽取词序的局部特征，捕获长依赖比较困难；而主题模型可以获取全局语义结构，Dieng结合这两个的优点提出了TopicRNN模型，在语义分析认为上超过RNN baseline模型。
3.3、CNN-based模型

        CNN-based模型最经典的就是Kim提出的TextCNN，模型结构如下图Fig5所示。后来Liu对TextCNN模型做了如下两点改进，首先，采用动态最大池策略从文档的不同区域获取更细粒度的特征。第二，在池层和输出层之间插入一个隐藏的瓶颈层，学习紧凑的文档表示，以减小模型大小并提高模型性能。

3.4、胶囊网络文本分类

       在CNN中通常采用池化操作来减少卷积操作的计算复杂度，然而池化操作会损失空间关系信息，会导致实体方向和比例进行错误分类。为了解决这个问题，Hinton提出了胶囊网络，胶囊是一组神经元，其活动向量表示特定类型实体（如对象或对象部分）的不同属性。向量的长度表示实体存在的概率，向量的方向表示实体的属性。与CNNs的max-pooling不同的是，它选择一些信息并丢弃其余的信息，胶囊将下层的每个胶囊“路由”到上层的最佳父胶囊，使用网络中的所有可用信息直到最后一层进行分类。路由可以使用不同的算法来实现，例如协议动态路由或EM算法。想了解胶囊网络的读者，可以看一下CapsNet的结构和实现方式。

        胶囊网络也可以应用于文本分类中，每个胶囊可以学习句子或者文档的向量表示。这里介绍其中的一个应用，网络结构有四层，分别是： (1) an n-gram convolutional layer, (2) a capsule layer, (3) a convolutional capsule layer, and (4) a fully connected capsule layer.如图Fig7所示：

        Kim提出了一个更简单的结构，模型包括(1) 输入层：把输入文本表示为词向量序列an input layer that takes a document as a sequence of word embeddings; (2) 卷积层：生成特征图并且使用选通线性单元来保留空间信息a convolutional layer that generates feature maps and uses a gated-linear unit to retain spatial information; (3) 卷积胶囊层：通过聚集由卷积层检测到的局部特征来形成全局特征a convolutional capsule layer to form global features by aggregating local features detected by the convolutional layer; and (4)输出层：预测文本分类标签 a text capsule layer to predict class labels。该模型在语句交换位置后依然可以保持相同的语义。Aly又提出了层次多标签分类Hierachical Multilabel Classification（HMC）可以对父子关系进行编码，进一步提升模型性能。

3.5、注意力机制

3.6、记忆增强网络Memory-Augmented Network

       注意模型在编码过程中存储的隐藏向量可以看作是模型内部记忆，记忆增强网络将神经网络与一种形式的外部记忆相结合，模型可以读取和写入外部记忆。

        Munkhdalai针对文本分类任务和QA系统提出一种记忆增强网络，称为Neural Semantic Encoder（NSE），NSE有一个随着时间推移而变化的可变大小的编码存储器，通过read、compose和write来理解输入数据。

3.7、GNN

3.8、孪生网络

      孪生网络和他们的变种被称为Deep Structured Semantic Model（DSSM），主要应用于文本匹配场景，比如query-document排序、抽取式QA系统的答案选择，网络结构一般是把两部分输入分别进行编码，然后再计算相似度，如下图Fig12-14所示：

3.9、混合模型hybrid model

       许多混合模型会把LSTM和CNN结合使用，这样既可以抽取全局特征也可以抽取局部特征。Zhu提出的Convolution LSTM（C-LSTM），如下图Fig15（a），使用CNN来抽取high-level表示（比如n-gram），然后再喂给LSTM；Zhang提出了Dependency Sensitive（DSCNN）对文档进行建模，如下图Fig15（b），DSCNN是一个层级模型，LSTM学习句子向量表示，然后再输入到卷积层和池化层来生成文档表示。

3.10、Transformer预训练模型

       Transformer借助self-attention并行机制在预训练模型大放异彩，预训练模型可分为自回归和自编码两种方式。预训练模型可以阅读我之前写的PTM[1](pre-trained models)综述

3.11、强化学习

       强化学习训练一个代理根据策略来学习动作，使得最终的汇报最大化。那么强化学习是如何应用在文本中呢？Shen提出使用强化学习来决定哪些输入文本token参与模型输入进行分类任务。Zhang提出另一个方案来应用强化学习于文本分类中，他使用两个LSTM来实现，第一个LSTM是从文本中选择和任务相关重要的词，另一个LSTM是学习句子结构的。策略网络每一步决定使用哪个模型，策略网络使用策略梯度来进行更新。模型结构如下图所示：

3.12、小节

按时间顺序展示深度学习应用于文本分类的模型：

四、文本分类模型选择

        上述分析了很多文本分类的模型，那么实际中应该如何选择模型呢？这取决于目标任务和域的性质、域内标签的可用性、应用程序的延迟和容量限制等。尽管毫无疑问，开发文本分类器是一个反复试验的过程，但通过分析公共基准测试（如GLUE）的最新结果，作者给出了如下五个步骤作为参考：

（1） PLM选择。使用PLMs可以显著改进所有流行的文本分类任务，并且自动编码PLMs（例如BERT或RoBERTa）通常比自回归PLMs（例如OpenAI-GPT）工作得更好。HuggingFace3维护着为各种任务和设置开发的PLM的丰富存储库。

（2） 域自适应。大多数plm都是在通用领域文本语料库（如Web）上训练的。如果目标域与一般域显著不同，我们可以考虑通过在所选择的通用域PLM中进行连续预训练来适应PLM在域数据中的使用。对于有大量未标记文本的领域，如生物医学，从头开始的预训练语言模型可能也是一个不错的选择。

（3） 任务特定模型设计。给定输入文本，PLM在上下文表示中产生一系列向量。然后，在顶部添加一个或多个特定于任务的层，以生成目标任务的最终输出。任务特定层结构的选择取决于任务的性质，例如，需要捕获文本的语言结构。如第2节所述，前馈神经网络将文本视为一个词包，RNN可以捕获词序，CNN擅长识别关键短语等模式，注意机制可以有效识别文本中的相关词，暹罗神经网络用于文本匹配任务，如果自然语言的图形结构（如解析树）对目标任务有用，GNNs是一个很好的选择。

（4） 特定于任务的微调。根据域内标签的可用性，任务特定层可以单独与PLM一起训练，也可以与PLM一起训练。如果需要构建多个相似的文本分类器（例如，不同域的新闻分类器），多任务微调是利用相似域的标记数据的好选择。

（5） 模型压缩。PLM的服务成本很高。为了满足实际应用中的延迟和容量限制，通常需要通过知识提取对它们进行压缩。

五、文本分类公开数据集

六、文本分类的挑战

6.1、更有挑战任务

       目前已经收集了大规模的通用的文本分类数据集，但是对于QA多步推理、多语言文本分类以及长文本的处理仍然不太理想，下面介绍一下不同模型在sentiment analysis数据集上的表现：

6.2、模型融入常识

       将常识知识融入DL模型有可能显著提高模型性能，这与人类利用常识知识执行不同任务的方式几乎相同。例如，有常识知识库的QA系统可以回答关于真实世界的问题。常识也有助于解决信息不完整的问题。人工智能系统利用人们对日常事物或概念的广泛信仰，可以基于对未知事物的“默认”假设进行推理，就像人们所做的那样。尽管这一观点已被用于情感分类，在DL模型中如何有效地建模和使用常识知识，还需要进一步的研究。

6.3、可解释深度学习模型

        深度学习模型在许多benchmark上表现都比较好，但是大部分的深度学习模型是不可解释的。例如：在一个数据集上，为什么这个模型超过一个模型，而没有超过另一个模型？深度学习模型学习到了什么？给定数据集，如何设计最小的神经网络来达到相关准确率？现在注意力机制表现比较好，但是依然缺少理论证实。

6.4、内存优化

       大部分深度学习模型都需要大量的内存进行模型训练和推断，为了减少内存消耗，知识蒸馏技术被广泛应用，其实还有一些，比如量化、剪枝等等。

6.5、小样本学习

       大部分的深度学习模型参数量都比较多，需要大量的数据来训练才有可能避免过拟合，但是有的任务获取标注样本的代价比较大。预训练模型在大规模数据上进行无监督学习后，再在任务上小数据集上fine-tuning是一种方案，其实我们可以考虑直接在小数据集上进行建模，这就是小样本学习。我之前写过一个小博客介绍过小样本学习，FSL（Few-Shot Learning）小样本学习

七、总结

        作者对深度学习模型应用于文本分类任务上做了算法的分类，使得后续研究者有比较清晰的思路，更难得的是作者给出了做文本分类任务上模型选择的五步骤法则。作者提到的文本分类五个挑战，其实是整个人工智能的挑战，现在各个挑战都有所突破，我是非常看好的。