文本分类是自然语言处理核心任务之一，常见用文本审核、广告过滤、情感分析、语音控制和反黄识别等NLP领域。

掌握文本分类-打开NLP学习进阶大门

文本分类任务的目标是想办法预测出文本对应的类别，是NLP的基础任务。因为数据标注成本相对于其他任务低廉很多，因此有大量的标注数据可以训练模型，这是文本分类性能目前相对较好的重要原因。

机器学习和深度学习的文本分类pipeline，可以用下面的图例表示：

1、机器学习提取的是如tf-idf的具体(concrete)特征；

2、深度学习提取的是如词向量的抽象(abstract)特征。

想要在NLP上进阶，需要：

• 做好文本表示工作，可以简单理解成词向量训练，即做好“数据-->信息”的流程

• 做好分类器，可以理解成模型的设计，即做好“信息-->知识”的流程

那么，文本分类任务都有哪些？如何掌握NLP学习进阶的方法呢。开课吧人工智能高级导师-前百度算法工程师张楠，为大家解读在遇到文本分类问题时，应该从什么方向入手，重点关注什么问题，对于不同的场景应该采用什么方法。

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2020年10月27日（周二）晚上8:00

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