文本分類

習題預習

1. 給定一段文章，如何自動將其分類為體育、文化、政治等不同的主題分類？
2. 如何將客戶電話咨詢的內容分類為需要緊急回復和可稍後處理的兩種類型？
3. 如何自動將商品評論劃分為正面評價、負面評價或中性評價？
4. 如何將一份中文簡歷自動分類為IT工程師、市場專員、行政助理等不同職位的簡歷分類？
5. 如何對新聞報道進行實時追蹤，並將其分類為重大事件、社交新聞等不同類型的報道？

說明知識

文本分類（Text Classification）是指將文本按照預先定義的類別或主題進行分類，通常可以應用於自然語言處理（NLP）方面的問題，如情感分析、垃圾郵件篩選、新聞分類等。常見的方法包括機器學習和深度學習技術。

舉例來說，可以在社交媒體上進行情感分析，將用戶發佈的內容（如推文、博客）分為正面、中性和負面情緒。另外，新聞媒體也可使用文本分類技術將新聞歸類為政治、娛樂、體育等不同的類別。這樣可以幫助用戶快速搜索和閱讀感興趣的新聞，提高內容的準確性和效率。

條列重點

1. 文本分類是機器學習領域中的一個常見任務，其目的是將文本數據分為不同的類別。
2. 文本分類的關鍵和難點在於如何選取特徵和選擇分類算法，以提高分類的準確率和效率。
3. 特徵提取是文本分類的關鍵步驟之一，可以使用詞袋模型、TF-IDF 特徵表示、Word2Vec 等技術進行文本表示。
4. 分類算法的選擇也非常重要，包括樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹、邏輯回歸等算法。
5. 標注數據的質量和規模對於文本分類的準確率和效率也有很大的影響，需要進行數據清洗和數據增強等處理。
6. 模型調參和評估也是文本分類中的重要環節，可以使用交叉驗證等技術來評估模型的效果。
7. 實際應用中，文本分類有很多應用場景，包括垃圾郵件過濾、情感分析、新聞分類等。

知識測驗

1. 請問何謂電子郵件垃圾郵件（Spam）？該如何進行文字分類判斷郵件是否為Spam？
   答：電子郵件垃圾郵件是指發送廣告、詐騙、色情等不合法或不可接受的郵件。可以透過資料探勘、機器學習等方法來進行文字分類，常見的方法有Naive Bayes、Support Vector Machine等。

2. 如何利用文字分類技術對消費者留言進行分類？有哪些常見的消費者留言類型？
   答：可以使用自然語言處理技術將消費者留言進行處理，例如斷詞、過濾停用詞等。常見的消費者留言類型有建議、投訴、表揚、詢問等。

3. 請問何謂主題分類（Topic Classification）？該如何利用自然語言處理技術進行主題分類？
   答：主題分類是指將文本按照主題分類，例如新聞可以分為政治、經濟、體育等類型。可以使用自然語言處理技術進行主題分類，常見的方法有LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。

4. 如何利用機器學習算法對醫學文獻進行分類？有哪些常見的醫學文獻分類器？
   答：可以使用機器學習算法，例如SVM（Support Vector Machine）、Random Forest等對醫學文獻進行分類。常見的醫學文獻分類器有MeSH（Medical Subject Headings）等。

5. 如何利用文字分類技術進行情感分析？有哪些常見的情感分類方法？
   答：可以使用情感詞典將文本進行情感標註，再使用SVM、樸素貝葉斯等機器學習算法進行情感分析。常見的情感分類方法有基於規則的方法、基於詞彙的方法等。