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设置随机种子确保结果可复现 SEED 1765749600068 % 10000 # 取后四位便于使用 np.random.seed(SEED) # 模拟一个科技论文摘要数据集 data { abstract: [ This paper proposes a novel transformer architecture with adaptive attention for machine translation tasks, achieving state-of-the-art results on WMT., A comprehensive survey of federated learning algorithms, focusing on privacy preservation and communication efficiency in distributed networks., We introduce a gradient-based neural architecture search (NAS) method that significantly reduces computational costs compared to reinforcement learning approaches., An empirical study of bias and fairness in large pretrained language models, evaluating metrics across demographic groups., Optimizing qubit connectivity and error correction codes for superconducting quantum processors using simulated annealing., A new contrastive learning framework for self-supervised visual representation learning from unlabeled image data., Enhancing the interpretability of deep neural networks in medical image diagnosis through saliency maps and concept activation vectors. ], field: [NLP, FL, ML, NLP, Quantum, CV, CV] # 类别 NLP, FL(Federated Learning), ML, CV, Quantum } df pd.DataFrame(data) # TF-IDF 向量化 vectorizer TfidfVectorizer(max_features1000, stop_wordsenglish, ngram_range(1, 2)) X vectorizer.fit_transform(df[abstract]) y df[field] # 划分训练测试集由于数据极小仅作演示 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.3, random_stateSEED) # 使用朴素贝叶斯分类器 clf MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) y_pred clf.predict(X_test) print(TF-IDF Naive Bayes 分类报告) print(classification_report(y_test, y_pred, zero_division0)) # 可视化特征重要性针对某一类别例如‘NLP’ feature_names vectorizer.get_feature_names_out() coef clf.feature_log_prob_[clf.classes_ NLP].flatten() top_indices coef.argsort()[-10:][::-1] top_features [feature_names[i] for i in top_indices] top_coefs coef[top_indices] plt.figure(figsize(10, 6)) sns.barplot(xtop_coefs, ytop_features) plt.title(Top TF-IDF Features for NLP Class (Log Probability)) plt.tight_layout() plt.show()深度思考TF-IDF的局限性在于其“词汇表外”问题和语义鸿沟。“transformer”和“architecture”作为两个独立的特征模型无法获知它们组合在一起时Transformer Architecture的特指含义。n-gram如bi-gram可以捕捉部分短语信息但会指数级增加特征维度。1.2 模型选择概率与几何的视角朴素贝叶斯基于贝叶斯定理假设特征条件独立。计算高效特别适合高维稀疏数据但“朴素”假设在自然语言中常常不成立。支持向量机在高维特征空间中寻找一个最优超平面来分隔不同类别。对于文本分类线性SVM通常表现优异且稳定。逻辑回归本质上是一个线性分类器通过Sigmoid函数输出概率。可解释性强能直接观察特征的权重。这一阶段的核心竞争力是特征工程如何设计更好的特征如词干提取、词形还原、字符n-gram、主题模型特征LDA和进行特征选择卡方检验、互信息。第二部分革命——深度学习的上下文感知深度学习特别是基于词嵌入和神经网络的方法通过学习数据的分布式表示自动捕捉语义和句法信息极大地缓解了特征工程的负担。2.1 从静态嵌入到上下文嵌入Word2Vec、GloVe提供了静态的词向量“bank”在“river bank”和“bank account”中向量相同。ELMo、GPT、BERT的出现带来了革命性的上下文相关词向量。import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer from datasets import Dataset, ClassLabel import evaluate # 继续使用之前的df将其转换为Hugging Face Dataset格式 field_list sorted(df[field].unique()) class_label ClassLabel(namesfield_list) def label_to_id(field): return class_label.str2int(field) dataset_dict { text: df[abstract].tolist(), label: [label_to_id(f) for f in df[field].tolist()] } hf_dataset Dataset.from_dict(dataset_dict) hf_dataset hf_dataset.train_test_split(test_size0.3, seedSEED) # 选择一个轻量级预训练模型例如蒸馏版的BERT MODEL_NAME distilbert-base-uncased tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME) def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples[text], paddingmax_length, truncationTrue, max_length128) tokenized_datasets hf_dataset.map(tokenize_function, batchedTrue) # 准备模型 num_labels len(field_list) model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( MODEL_NAME, num_labelsnum_labels, id2label{i: name for i, name in enumerate(field_list)}, label2id{name: i for i, name in enumerate(field_list)}, ignore_mismatched_sizesTrue ) # 定义评估指标 accuracy_metric evaluate.load(accuracy) def compute_metrics(eval_pred): logits, labels eval_pred predictions np.argmax(logits, axis-1) return accuracy_metric.compute(predictionspredictions, referenceslabels) # 微调参数设置 training_args TrainingArguments( output_dir./text_classifier, evaluation_strategyepoch, save_strategyepoch, learning_rate2e-5, per_device_train_batch_size4, # 小数据集用小batch per_device_eval_batch_size4, num_train_epochs10, weight_decay0.01, load_best_model_at_endTrue, metric_for_best_modelaccuracy, logging_dir./logs, seedSEED, ) trainer Trainer( modelmodel, argstraining_args, train_datasettokenized_datasets[train], eval_datasettokenized_datasets[test], tokenizertokenizer, compute_metricscompute_metrics, ) print(开始微调预训练Transformer模型...) trainer.train()核心优势预训练模型如BERT在大量无标注文本上学习到了丰富的语言知识语法、语义、常识通过在下游任务上微调能够实现少样本甚至零样本的强大迁移能力。它能够理解“transformer architecture”作为一个整体概念并区分其在NLP和电力工程中的不同含义。2.2 处理类别不均衡与少样本学习在真实场景中数据常呈长尾分布。此时可以数据层面对头部类别欠采样对尾部类别过采样如SMOTE的文本变体EDA。损失函数层面使用Focal Loss让模型更关注难分类的样本。少样本学习基于预训练模型的提示学习Prompt Learning或适配器Adapter成为主流。例如将分类任务重构为掩码语言建模MLM任务“这篇关于自适应注意力机制的论文属于 [MASK] 领域。”让模型预测[MASK]处更可能是“NLP”而不是“CV”。第三部分前沿——大语言模型与提示工程当模型参数规模突破千亿进入大语言模型时代文本分类的范式发生了根本性转变。我们不再需要为每个任务单独收集标注数据、设计网络结构并进行微调。相反我们可以通过自然语言指令提示来引导模型完成任务。3.1 零样本与少样本提示分类给定一个强大的LLM如GPT-4、Claude或开源的Llama 3、Qwen我们可以直接要求它对文本进行分类。# 伪代码/概念演示使用LLM API进行零样本分类 import openai # 或以其他方式调用开源LLM API def zero_shot_classification_with_llm(abstract, candidate_fields): prompt f 你是一个科技论文研究领域的专家。请将以下论文摘要分类到最合适的领域。 候选领域列表{, .join(candidate_fields)}。 摘要{abstract} 请只输出最终的领域名称不要任何解释。 领域 # 调用LLM API response openai.ChatCompletion.create( modelgpt-4, messages[{role: user, content: prompt}], temperature0.0 # 低温度保证确定性输出 ) return response.choices[0].message.content.strip() # 示例调用 candidate_fields [自然语言处理 (NLP), 联邦学习 (FL), 机器学习 (ML), 计算机视觉 (CV), 量子计算 (Quantum)] test_abstract Our method leverages vision-language pretraining to align image and text features for zero-shot object detection. predicted_field zero_shot_classification_with_llm(test_abstract, candidate_fields) print(f摘要: {test_abstract[:50]}...) print(fLLM零样本分类结果: {predicted_field})思维链对于复杂分类可以要求LLM进行分步推理提升准确率。提示首先分析摘要的核心技术如视觉-语言预训练、特征对齐。其次分析其目标零样本目标检测。最后判断该技术与哪个候选领域最匹配。一步一步思考。3.2 高级提示策略与模型微调结构化输出要求LLM以JSON格式输出分类结果和置信度便于程序化处理。Few-shot Prompting在提示中提供少量如2-3个输入-输出的示例让模型“照葫芦画瓢”性能通常显著优于零样本。微调vs提示工程对于垂直领域如医疗、法律虽然提示工程强大但若任务极其专业且稳定使用领域数据对中小型模型如BERT变种进行全参数微调或LoRA微调在成本、速度和可控性上可能更具优势。LLM则更适合作为标注工具或处理开放域、定义模糊的分类任务。总结与展望文本分类的技术演进清晰地映射了AI发展的脉络统计时代依赖人类的先验知识进行特征工程模型是相对简单的概率或几何函数。深度学习时代依赖深度神经网络自动学习特征表示核心是任务特定的微调。大模型时代依赖海量参数中蕴涵的通用知识核心是任务无关的提示与上下文学习。随机种子1765749600068定格了本文实验的某个确定性瞬间但技术本身却在不确定中飞速演进。未来我们可能会看到多模态分类对图文、视频混合内容进行统一分类。动态与演进式分类类别体系本身能够随着新知识的出现而自动演化。可解释性与可控性不仅给出分类结果还能提供基于模型的、令人信服的分类依据并允许用户通过反馈实时修正模型决策。作为开发者我们的工具箱前所未有的丰富。选择何种方案不再仅仅是准确率的比拼更是对业务场景、数据现状、计算成本、维护复杂度以及对可解释性需求的综合考量。理解从TF-IDF到Transformer再到Prompt的完整图景能帮助我们在恰当的时机为文本分类问题选择最优雅的解决方案。