以处理文本数据的NLP(Natural Language Processing)任务作为主要研究对象，介绍常用的文本分类方法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2020年是机器学习和人工智能领域的一年。在这一年里，AI模型能力的突飞猛进已经为很多行业提供了巨大的发展空间。而对于一些复杂且具有挑战性的问题，传统的基于规则、经验的解决方案并不能胜任，这时候人们就需要借助数据科学的力量来对数据进行分析处理。然而，在大数据时代，如何对离散型数据进行分析处理，仍然是一个重要的话题。在这个背景下，本文将以处理文本数据的NLP(Natural Language Processing)任务作为主要研究对象，介绍常用的文本分类方法。
在进行NLP相关的任务之前，首先需要了解一下“文本数据”的定义及特征。

文本数据

定义

“文本数据”（text data）是指由一串或多串符号组成的数据，用来表示某种文字或者语言等信息，包括但不限于文字、数字、音频、视频、图像、网页、文档、报纸、电子邮件、系统日志等形式。通俗的讲，文本数据就是各种文字和其他符号组成的有意义的输入信息。

特征

• 有意义的信息
• 含有丰富的内容
• 规模庞大，通常很难完全存储
• 可变长
• 不具有唯一标识
• 结构化、非结构化、混合型
  从上面的特征中可以看出，文本数据具备高度抽象和复杂的特性，因而也非常适合采用计算机进行处理。目前，大多数NLP任务都涉及到处理文本数据。根据文本数据类型，可以分为以下几类：

结构化文本数据

结构化文本数据一般指的是具有固定结构的文本数据，例如电子邮件、新闻、课堂讲座、病历、法律文件等。