Text classification

3.5.2.2. Text classification#

Text classification (phân loại văn bản) là một trong những nhiệm vụ quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp gán nhãn cho văn bản dựa trên nội dung của nó. Ví dụ, phân loại email spam, phân loại tin tức theo chủ đề, phân loại đánh giá sản phẩm (tích cực/tiêu cực),…

3.5.2.2.1. Các bước trong pipeline phân loại văn bản#

3.5.2.2.1.1. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu#

  • Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu văn bản từ các nguồn như website, cơ sở dữ liệu, API,…

  • Gán nhãn: Đối với bài toán giám sát, cần có dữ liệu đã được gán nhãn (ví dụ: spam vs. non-spam, tin tức thể thao, chính trị, giải trí, v.v.).

  • Tiền xử lý:

    • Loại bỏ ký tự đặc biệt, HTML tags, số, dấu câu không cần thiết.

    • Chuyển đổi về chữ thường (lowercasing).

    • Tokenization: tách từ, câu bằng các công cụ như NLTK, spaCy (tiếng Anh) hoặc Underthesea (tiếng Việt).

    • Loại bỏ stopwords: loại bỏ các từ không mang nhiều ý nghĩa (ví dụ: “và”, “nhưng”, “của” trong tiếng Việt).

    • (Tuỳ chọn) Stemming/Lemmatization: rút gọn từ về gốc từ để giảm tính đa dạng của từ vựng.

3.5.2.2.1.2. Biểu diễn văn bản (Text Representation)#

  • Bag-of-Words (BoW): Biểu diễn văn bản dưới dạng vector tần số từ.

  • TF-IDF: Cân nhắc tần số xuất hiện của từ trong văn bản so với toàn bộ corpus để xác định tầm quan trọng.

  • Word Embeddings: Sử dụng các mô hình như Word2Vec, GloVe để chuyển từ thành vector có ngữ nghĩa.

  • Sentence/Document Embeddings: Sử dụng các mô hình Transformer (BERT, RoBERTa, …) hoặc Sentence-BERT để chuyển đổi toàn bộ văn bản thành vector đại diện.

3.5.2.2.1.3. Lựa chọn mô hình phân loại#

  • Các thuật toán truyền thống:

    • Naive Bayes

    • Support Vector Machines (SVM)

    • Logistic Regression

    • Decision Trees / Random Forest

  • Các mô hình deep learning:

    • Convolutional Neural Networks (CNN) cho văn bản

    • Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, GRU

    • Transformer-based models (BERT, RoBERTa, XLNet, …) với fine-tuning

3.5.2.2.1.4. Huấn luyện mô hình#

  • Chia dữ liệu: Tách dữ liệu thành tập huấn luyện, tập kiểm tra và (tuỳ chọn) tập validation.

  • Huấn luyện mô hình: Sử dụng tập huấn luyện để học các đặc trưng và tìm ra các trọng số phù hợp.

  • Tối ưu hóa: Sử dụng các thuật toán tối ưu (như Adam, SGD) và các kỹ thuật regularization để tránh overfitting.

3.5.2.2.1.5. Đánh giá mô hình#

  • Các chỉ số đánh giá:

    • Accuracy: Độ chính xác tổng thể.

    • Precision, Recall, F1-score: Đặc biệt hữu ích với các lớp không cân bằng.

    • Confusion Matrix: Ma trận nhầm lẫn để phân tích lỗi.

  • Cross-validation: Sử dụng K-fold cross-validation để đảm bảo mô hình ổn định và tổng quát.

3.5.2.2.1.6. Triển khai và bảo trì#

  • Triển khai mô hình: Tích hợp vào hệ thống hoặc API để xử lý văn bản theo thời gian thực.

  • Bảo trì và cập nhật: Theo dõi hiệu suất mô hình khi có dữ liệu mới và cập nhật mô hình định kỳ.

3.5.2.2.2. Các phương pháp hiện đại và ứng dụng#

3.5.2.2.2.1. Fine-tuning các mô hình Transformer#

  • BERT và các biến thể:

    • Fine-tuning BERT cho nhiệm vụ phân loại văn bản đã cho kết quả rất tốt, đặc biệt với dữ liệu có ngữ cảnh phức tạp.

    • Các mô hình như RoBERTa, XLNet, ALBERT cũng thường được sử dụng để cải thiện hiệu suất.

  • Ứng dụng:

    • Phân loại email spam

    • Phân loại cảm xúc trong đánh giá sản phẩm

    • Phân loại tin tức, bài báo theo chủ đề

3.5.2.2.2.2. Kết hợp các phương pháp truyền thống và deep learning#

  • Hybrid models:

    • Sử dụng các đặc trưng truyền thống (TF-IDF) kết hợp với embedding từ các mô hình Transformer.

    • Sử dụng ensemble methods: Kết hợp kết quả từ các mô hình truyền thống (Naive Bayes, SVM) với các mô hình deep learning để cải thiện độ chính xác.

3.5.2.2.3. Best practices trong Text Classification#

  • Tiền xử lý:

    • Làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng là bước nền tảng.

    • Tùy chỉnh bộ stopwords và các bước tiền xử lý theo ngôn ngữ và đặc thù của dữ liệu.

  • Chọn đúng biểu diễn:

    • Đối với văn bản ngắn, các biểu diễn như TF-IDF có thể hiệu quả.

    • Với văn bản phức tạp, sử dụng embeddings từ Transformer sẽ giúp nắm bắt ngữ cảnh tốt hơn.

  • Xây dựng pipeline linh hoạt:

    • Sử dụng các thư viện như Scikit-learn, Keras, hoặc Hugging Face Transformers để xây dựng và huấn luyện mô hình.

    • Tích hợp các bước tiền xử lý, biểu diễn và huấn luyện thành một pipeline để dễ bảo trì.

  • Đánh giá kỹ càng:

    • Sử dụng nhiều chỉ số đánh giá, đặc biệt khi dữ liệu có sự mất cân bằng giữa các lớp.

  • Fine-tuning và chuyển giao học:

    • Fine-tuning mô hình pretrained trên tập dữ liệu của bạn sẽ cho hiệu quả cao.

    • Chuyển giao học (transfer learning) là chìa khóa để áp dụng thành công các mô hình Transformer trong NLP.

3.5.2.2.4. Kết luận#

Text classification là một nhiệm vụ then chốt trong NLP với ứng dụng rộng rãi. Từ các phương pháp truyền thống như Naive Bayes, SVM đến các mô hình deep learning hiện đại như BERT, việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc thù của dữ liệu, yêu cầu về hiệu suất và khả năng giải thích của mô hình. Một pipeline hoàn chỉnh cần kết hợp các bước từ thu thập, tiền xử lý, biểu diễn văn bản, huấn luyện mô hình đến đánh giá và triển khai, với khả năng điều chỉnh linh hoạt cho từng bài toán cụ thể.

Contents