在大数据时代，网络上的文本数据正在增长。利用文本分类技术科学地组织和管理海量数据尤为重要。

作为分布最广、数据量最大的信息载体，如何有效地组织和管理这些数据是一个亟待解决的问题。

文本分类是自然语言处理任务中的一项基本工作。其目的是整理和分类文本资源，也是解决文本信息过载问题的关键环节。

根据不同的任务类型，文本分类可分为问题分类、主题分类和情感分类。

常用于数字图书馆、舆论分析、新闻推荐、邮件过滤等领域，为文本资源的查询和检索提供了有力支持，是目前的主要研究热点之一。 问答系统中的问题分类 ( Question AnsweringSystem) 它在提高问题分类的准确性方面起着重要作用，有助于构建更多的鲁棒 QA 系统。

在图书情报领域，专利、图书、期刊论文、学术新闻等跨类型学术资源的自动组织和分类是数字图书馆的关键技术，有利于工业企业和科研机构的研究人员更快地掌握各种前沿动态。

随着移动互联网的发展，人们获取信息的方式发生了变化，从简单的信息搜索 推荐双引擎模式。但无论是搜索还是推荐，都离不开机器对内容的理解。

(1) 数据标注瓶颈。 数据和算法是促进人工智能发展的主要驱动力。高质量的标记数据有助于提高文本分类的准确性。然而，网络上有大量无序的无标签数据，依赖于高成本、低效率的人工标记。自动标记过程中的噪声消除是当前的研究热点和难点。

(2) 深度学习的可解释性。 深度学习模型在特征提取和语义挖掘方面具有独特的优势，在文本分类任务方面取得了良好的成绩。然而，深度学习是一种黑盒模型，其训练过程难以复制，隐含语义和输出结果的解释性较差。例如，结合迁移学习理论的文本分类方法，初步预训练的语言模型很难理解参数迁移、特征迁移、目标领域的训练数据和分类任务。这使得模型的改进和优化失去了明确的指导，大大加深了研究人员参考的难度。

(3) 跨语种或多语种的文本分类。 在经济全球化的背景下，跨语言文本分类越来越多地应用于跨国组织和企业。将源语言培训的分类模型应用于另一种语言( 目标语言) 分类任务的挑战在于源语言数据的特征空间与目标语言数据之间缺乏重叠。语言和文本包含不同的语言学特征，这无疑增加了跨语言文本分类的难度。

目前，基于机器翻译技术的跨语言文本分类方法过于依赖双语词典和平行语料，在一些小语言中表现不佳。未来的关键研究方向是通过跨语言文本表达技术和迁移学习方法的培训获得独立于语言的分类模型。

目前，文本分类中的自然语言处理和技术研究不断成熟发展，这方面的生态也在不断扩大和扩大。

(1) 优化传统方法改进常用机器学习模式； 将传统的机器学习算法、特征提取方法与深度学习模型相结合。

(2) 提出了新的理论和方法如将图卷积神经网络( Graph Convolutional Networks ) 应 用于文本分类任务。

(3) 引入知识库，结构化的外部知识，如知识图谱，优化文本表达和预训练的语言模型，从而提高文本分类的性能。

目前，与相对成熟的或机器学习构建文本分类相比，也相对简单易懂，通过基本算法调整逻辑，结合逻辑优化算法，机器学习和深度学习将在自然语言处理中有很大的增长空间！

汉字有着悠久的文化遗产。我们都知道古代没有标点符号，那么人们用什么来断句呢？

古文从来没有标点，古人读书，首先要学会句读简而言之，断句是根据文章的意思、固定格式和相应的意思进行的。这也要求知识分子需要从小锻炼自己的读书能力，随着时代的发展和进步，人们的生活步伐必须要跟进社会的进步，标点符号慢慢的走进了人们的视野，“16世纪时,小马努蒂乌斯提出了一套正规的标点符号系统。主要符号来自希腊语法家使用的小点，但它往会改变其含义。

断句在自然语言处理中非常重要，因为我们需要根据文本分词组成的大迭代对象来定量单词，所以我们介绍一个python第三方库——jieba，中文分词神器！

Jieba库是中文分词的优秀第三方库，中文文本需要通过分词获得单个单词。

精确模式：准确地将一段文本分成几个中文单词，将几个中文单词组合起来，准确地恢复到以前的文本中。没有冗余单词。

全模式：扫描一段文本中所有可能的单词。可能有一段文本可以分为不同的模式，也可以从不同的角度分为不同的单词，在全模式下，Jieba库会挖掘出各种组合。分词后的信息会有冗余，不再是原文。

搜索引擎模式：在精确模式的基础上，我们将重新划分发现的长单词，然后适合搜索引擎索引和搜索短单词。也有冗余。 jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。

该方法适用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度较细

有限公司使用搜索引擎模型分为：有限公司 公司

jieba库的一般函数

案例： cut()函数有四个参数：

第一个参数：待分词文本

cut_all：全模式设置(True)还是模式准确(False)； 默认False use_paddle：控制是否使用Paddle模式分词 HMM：控制是否使用HMM模型识别新词

use_paddle可设置开启参数paddle模式

import jieba import paddle str1 = '我到了西北皇家理工学院，发现这儿真不错'
#jieba.enable_paddle() 已经停用
paddle.enable_static()
seg_list = jieba.cut(str1, use_paddle=True)  #使用paddle模式进行分词
print('Paddle模式分词结果：', '/'.join(seg_list))

''' Paddle模式分词结果： 我/来到/了/西北/皇家/理工学院/，/发现/这儿/真不错 '''

一般的，lcut比较的常用，大多用于分词

通常中文里面的词性大多都已经在下面列举出来了

import jieba
import jieba.posseg as pseg
#jieba.enable_paddle()
str2 = '上海自来水来自海上'
seg_list = pseg.cut(str2, use_paddle=True)  #使用posseg进行分词
for seg, flag in seg_list:
    print(seg, flag)

上海 ns 自来水 l 来自 v 海上 s

可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率

这个文件需要自己根据自己的使用场景进行测试，这里提供一个

ieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径

词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。 有需要的可以点击此处下载

file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。

jieba.add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。

jieba.suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效

jieba.add_word('铃儿响叮当')
jieba.add_word('让世界充满爱')
jieba.add_word('迅雷不及掩耳之势')
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=True, HMM=False)
print('[添加自定义词语]：', lcut_res)

[添加自定义词语]：

---

[‘迅雷’, ‘迅雷不及’, ‘迅雷不及掩耳’, ‘不及’, ‘掩耳’, ‘掩耳盗铃’,‘铃儿响叮当’, ‘响叮当’, ‘叮当’, ‘当仁不让’, ‘不让’, ‘让世界充满爱’, ‘世界’, ‘充满’, ‘爱’, ‘之’, ‘势’]

add_word()有三个参数，分别是添加的词语、词频和词性，词频和词性可以省略。

添加自定义词语后，自定义词语如果能匹配到，就会返回到分词结果中。如果自定义词语在待分词语句中没有连续的匹配结果，分词结果中不会体现。

jieba.del_word('不及')
jieba.del_word('不让')
jieba.del_word('之')
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=True, HMM=False)
print('[删除词语]：', lcut_res)

[删除词语]：

---

[‘迅雷’, ‘迅雷不及’, ‘迅雷不及掩耳’, ‘掩耳’, ‘掩耳盗铃’, ‘儿’, ‘响叮当’, ‘叮当’,‘当仁不让’, ‘世界’, ‘充满’, ‘爱’, ‘之’, ‘势’]

删除的词语一般是语气助词、逻辑连接词等，这些词对于文本分析没有实际意义，反而会成为干扰。

在设置删除的词语后，结果中不再有删除的词语，但对于单个字，会独立成词，所以删除后在结果中也还存在。

怎么理解这句话呢，我们看看一个实际的例子！

import jieba
jieba.load_userdict('用户词典.txt')
jieba.del_word('一低头')
seg_list = jieba.cut('心灵感应般地蓦然回首，才能撞见那一低头的温柔；也最是那一低头的温柔，似一朵水莲花不胜凉风的娇羞；也最是那一抹娇羞，才能让两人携手共白首。')
print('删除自定义词时的精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))

删除自定义词时的精确模式分词结果：

---

心灵感应/般地/蓦然回首/，/才能/撞见/那一/低头/的/温柔/；/也/最/是/那/一/低头/的/温柔/，/似/一朵/水莲花/不胜/凉风/的/娇羞/；/也/最/是/那/一抹/娇羞/，/才能/让/两人/携手/共/白首/。

一低头，动态删除，但是没有意味着我把“一低头”真正的在这个词库里面删除了，而是分解了，组合为其他的词组了

当然，这里我们还可以是用过滤词，也就是停用词进行对一些无用删除，过滤，就像下面的这个一样

#启动停用词过滤
import jieba
with open('stopwords.txt', 'r+', encoding = 'utf-8')as fp:
    stopwords = fp.read().split('\n')  #将停用词词典的每一行停用词作为列表中的一个元素
word_list = []  #用于存储过滤停用词后的分词结果
text = '商务部4月23日发布的数据显示，一季度，全国农产品网络零售额达936.8亿元，增长31.0%；电商直播超过400万场。电商给农民带来了新的机遇。'
seg_list = jieba.cut(text)
for seg in seg_list:
    if seg not in stopwords:
        word_list.append(seg)
print('启用停用词过滤时的分词结果：\n', '/'.join(word_list))

有需要的可以点击此处下载

调整词语的词频，调整其在结果中被分出来的可能性，使分词结果满足预期。

分两种情况，一种是将分词结果中的一个长词拆分成多个词，另一种是将分词结果中的多个词组成一个词。

lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=False, HMM=False)
print('[设置前]：', lcut_res)
jieba.suggest_freq('让世界充满爱', True)
lcut_res = jieba.lcut(test_content, cut_all=False, HMM=False)
print('[设置后]：', lcut_res)

[设置前]： [‘迅雷不及’, ‘掩耳盗铃’, ‘儿’, ‘响’, ‘叮’, ‘当仁不让’, ‘世界’, ‘充满’, ‘爱’, ‘之’, ‘势’] [设置后]： [‘迅雷不及’, ‘掩耳盗铃’, ‘儿’, ‘响叮当’, ‘仁’, ‘不’, ‘让世界充满爱’, ‘之’, ‘势’]

再来一个案例，让理解变得更加深刻：

 他/认为/未来/几年/健康/产业/在/GDP/中将/占/比/第一/。

#修改词频
import jieba
str3 = '他认为未来几年健康产业在GDP中将占比第一。'
jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)   #修改词频 强制“中将”
jieba.suggest_freq('占比', True)         #强制让“占比”作为一次词
seg_list = jieba.cut(str3, HMM=False)
print('精确模式分词结果：\n', '/'.join(seg_list))

 他/认为/未来/几年/健康/产业/在/GDP/中/将/占比/第一/。

我们的思路有很多种，比如我们可以将这些不需要分词，使用jieba.addword()加入到里面，但是有时候的效果并不好，如果我们采用这样的模式，可能效果更加的好！

例如： 方法有很多，“条条大路通罗马”，需要的时候可以多去尝试一下，这些方法，看效果最终谁比较的凸出明显！

关键词提取使用jieba中的analyse模块，基于两种不同的算法，提供了两个不同的方法。

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False

allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径
jieba.analyse.set_stop_words(file_name) # file_name为自定义语料库的路径

案例代码

import jieba.analyse
sentence='''在克鲁伊夫时代，巴萨联赛中完成四连冠，后三个冠军都是在末轮逆袭获得的。在91//92赛季，巴萨末轮前落后皇马1分，结果皇马客场不敌特内里费使得巴萨逆转。一年之后，巴萨用几乎相同的方式逆袭，皇马还是末轮输给了特内里费。在93/94赛季中，巴萨末轮落后拉科1分。巴萨末轮5比2屠杀塞维利亚，拉科则0比0战平瓦伦西亚，巴萨最终在积分相同的情况下靠直接交锋时的战绩优势夺冠。神奇的是，拉科球员久基齐在终场前踢丢点球，这才有巴萨的逆袭。 巴萨上一次压哨夺冠，发生在09/10赛季中。末轮前巴萨领先皇马1分，只要赢球就夺冠。末轮中巴萨4比0大胜巴拉多利德，皇马则与对手踢平。巴萨以99分的佳绩创下五大联赛积分记录，皇马则以96分成为了悲情的史上最强亚军。 在48/49赛季中，巴萨末轮2比1拿下同城死敌西班牙人，以2分优势夺冠。52/53赛季，巴萨末轮3比0战胜毕巴，以2分优势力压瓦伦西亚夺冠。在59/60赛季，巴萨末轮5比0大胜萨拉戈萨。皇马巴萨积分相同，巴萨靠直接交锋时的战绩优势夺冠。'''
print(jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))
print(jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=()))
print(jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('i','n','f','s','t')))

['巴萨', '末轮', '皇马', '夺冠', '赛季', '拉科', '内里费', '积分', '逆袭', '瓦伦西亚', '优势', '大胜', '联赛', '相同', '战绩', '交锋', '四连冠', '多利德', '落后', '克鲁伊夫']
[('巴萨', 1.2181461971020409), ('末轮', 0.7319245409938775), ('皇马', 0.5362676344), ('夺冠', 0.42225835063265305), ('赛季', 0.39762426810693874), ('拉科', 0.2471207792387755), ('内里费', 0.18912486601360545), ('积分', 0.1691336641957143), ('逆袭', 0.16264989799863944), ('瓦伦西亚', 0.16264989799863944), ('优势', 0.15362255099918368), ('大胜', 0.12660622859646256), ('联赛', 0.12398892393455782), ('相同', 0.12255595193938776), ('战绩', 0.12077275008340135), ('交锋', 0.11605496086870748), ('四连冠', 0.09456243300680273), ('多利德', 0.09456243300680273), ('落后', 0.09077944490340135), ('克鲁伊夫', 0.08708888002244898)]
[('末轮', 2.2989937505576923), ('皇马', 1.5159873510923079), ('赛季', 1.1240532194561537), ('内里费', 0.5346414481538462), ('优势', 0.43427913455538464), ('战绩', 0.34141527427423074), ('交锋', 0.32807844707115386), ('压哨', 0.2298993750557692), ('赢球', 0.2298993750557692), ('力压', 0.2298993750557692), ('终场', 0.22506640528076924), ('战平', 0.22120735344615383), ('悲情', 0.21173665180961537), ('点球', 0.20620430426153843), ('佳绩', 0.19894864597115386), ('客场', 0.1913352679498077), ('球员', 0.1652386529725), ('冠军', 0.14683416229307691), ('战胜', 0.14229592272), ('领先', 0.13591626767673076)]

# 基于TF-IDF算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'v'))
print(keywords)

[('古生物学', 0.783184303024), ('树叶', 0.6635900468544), ('生物群', 0.43238540794400004), ('古生物', 0.38124919198039997), ('期刊', 0.36554014868720003), ('石板', 0.34699723913040004), ('形似', 0.3288202017184), ('研究成果', 0.3278758070928), ('团队', 0.2826627565264), ('获悉', 0.28072960723920004)]

两种方法的区别是默认提取的词性不同

当然算法不同，结果可能有差异

jieba.analyse.textrank(sentance, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

# 基于TextRank算法的关键词提取
from jieba import analyse
text = '记者日前从中国科学院南京地质古生物研究所获悉，该所早期生命研究团队与美国学者合作，在中国湖北三峡地区的石板滩生物群中，发现了4种形似树叶的远古生物。这些“树叶”实际上是形态奇特的早期动物，它们生活在远古海洋底部。相关研究成果已发表在古生物学国际专业期刊《古生物学杂志》上。'
keywords = analyse.textrank(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'v'))
print(keywords)

[('古生物学', 1.0), ('树叶', 0.8797803471074045), ('形似', 0.6765568513591282), ('专业', 0.6684901270801065), ('生物', 0.648692596888148), ('发表', 0.6139083953888275), ('生物群', 0.59981945604977), ('期刊', 0.5651065025924439), ('国际', 0.5642917600351786), ('获悉', 0.5620719278559326)]

返回词语在原文的起止位置使用jieba中的Tokenize模块，实际调用时使用tokenize()方法。 注意，输入参数只接受 unicode

print('默认模式')
for tk in jieba.tokenize(u'华夏文明是一个经久不衰的文明'):
    print("word %s\t start: %2d \t end:%2d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

print('搜索模式')
for tk in jieba.tokenize(u'华夏文明是一个经久不衰的文明', mode='search'):
    print("word %s\t start: %2d \t end:%2d" % (tk[0],tk[1],tk[2]))

默认模式
word 华夏	 start:  0 	 end: 2
word 文明	 start:  2 	 end: 4
word 是	     start:  4 	 end: 5
word 一个	 start:  5 	 end: 7
word 经久不衰 start:  7 	 end:11
word 的	     start: 11 	 end:12
word 文明	 start: 12 	 end:14

***********************************

搜索模式

word 华夏	 start:  0 	 end: 2
word 文明	 start:  2 	 end: 4
word 是	     start:  4 	 end: 5
word 一个	 start:  5 	 end: 7
word 经久	 start:  7 	 end: 9
word 不衰	 start:  9 	 end:11
word 经久不衰 start:  7 	 end:11
word 的	     start: 11 	 end:12
word 文明	 start: 12 	 end:14