文本分类——利用NLP、Tf-Idf、Word2Vec与BERT的比较：包括预处理步骤以及模型设计...

简介：
通过运用NLP技术，结合Tf-Idf、Word2Vec和BERT模型，对文本进行分类预处理，并完成了模型的架构设计、性能评估以及词袋模型的可解释性分析。此外，还进行了词嵌入和语言模型的探索。我将利用Kaggle数据集中的“新闻类别数据集”进行实践，该数据集包含从HuffPost收集的2012年至2018年的新闻标题，并要求用户根据正确的类别对其进行分类，因此构成了一个多类别分类任务。该数据集包含了约20万篇来自HuffPost的2012年至2018年的新闻头条，每个新闻标题都与一个明确定义的类别相关联。 类别及其在数据集中的对应文章数量如下：政治类别拥有32739篇文章；娱乐类别有17058篇；娱乐类别又包含9887篇；时尚与美丽类别有9649篇；令人愉悦类别有8677篇；健康生活类别有6694篇；同性恋声音类别有6314篇；食品和饮料类别有6226篇；业务类别有5937篇；喜剧类别有5175篇；运动类别有4884篇；黑色的声音类别有4528篇，而父母类别的文章数量为3955篇。世界邮政类别的文章数量为4195篇。 在该数据集上训练得到的模型能够有效地识别尚未被报道的新闻事件标签，或者能够辨别不同新闻报道所使用的语言类型。