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 # Future Research Challenges
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-文本分类-作为有效的信息检索和挖掘技术-在管理文本数据中起着至关重要的作用。它使用NLP，数据挖掘，机器学习和其他技术来自动分类和发现不同的文本类型。文本分类将多种类型的文本作为输入，并且文本由预训练模型表示为矢量。然后将向量馈送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，下游任务验证了训练模型的性能。现有的模型已经显示出它们在文本分类中的有用性，但是仍有许多可能的改进需要探索。尽管一些新的文本分类模型反复擦写了大多数分类任务的准确性指标，但它无法指示模型是否像人类一样从语义层面“理解”文本。此外，随着噪声样本的出现，小的样本噪声可能导致决策置信度发生实质性变化，甚至导致决策逆转。因此，需要在实践中证明该模型的语义表示能力和鲁棒性。此外，由词向量表示的预训练语义表示模型通常可以提高下游NLP任务的性能。关于上下文无关单词向量的传输策略的现有研究仍是相对初步的。因此，我们从数据，模型和性能的角度得出结论，文本分类主要面临以下挑战：
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+文本分类作为高效的信息检索和挖掘技术，在文本数据的自动化管理中起着至关重要的作用。其中涉及到使用NLP、数据挖掘、机器学习和其他技术来实现自动主题分类或发掘新的不同的文本类型。文本分类将多种类型的文本作为输入，并且由预训练模型表示为可以计算的向量，然后将向量喂到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止，最后，在下游任务验证训练模型的性能。现有的文本分类模型已经在实际应用中显现出了其可用性，但是仍有许多可改进的地方需要继续探索。
 
+尽管一些新的文本分类模型不断刷新了大多数分类任务的准确率指标记录，但这并不能说明模型是否能像人类一样从语义层面“理解”文本。此外，随着噪声样本的出现，小的样本噪声可能导致决策置信度发生实质性变化，甚至逆转决策结果。因此，需要在实践中证明该模型的语义表示能力和鲁棒性。此外，由词向量表示的预训练语义表征模型往往可以提高下游NLP任务的性能。现有的上下文无关词向量迁移学习的研究还比较初步。因此，我们从数据，模型和性能三个角度总结出文本分类主要面临以下挑战：
 
 
 #### 数据层面
 
-对于文本分类任务，无论是浅层学习还是深度学习方法，数据对于模型性能都是必不可少的。研究的文本数据主要包括多章，短文本，跨语言，多标签，少样本文本。对于这些数据的特征，现有的技术挑战如下：
+对于文本分类任务，无论是浅层学习还是深度学习方法，数据对于模型性能都是必不可少的。研究的文本数据主要包括多篇章，短文本，跨语言，多标签，少样本文本。针对于这些数据的特质，现有的技术挑战如下：
 
 
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 <a >Zero-shot/Few-shot learning</a> </summary><blockquote><p align="justify">
-  当前的深度学习模型过于依赖大量标记数据。这些模型的性能在零镜头或少镜头学习中受到显着影响。
+  用于文本分类的零样本或少样本学习旨在对没有或只有很少的相同标签类数据的文本进行分类。然而，当前模型过于依赖大量标记数据，它们的性能受零样本或少样本学习的影响很大。因此，一些工作着重于解决这些问题，其主要思想是通过学习各种语义知识来推断特征，例如学习类之间的关系和合并类描述。此外，潜在特征生成、元学习和动态记忆力机制也是有效的方法。尽管如此，由于少量未知类型的数据的限制以及已知和未知类别数据之间不同的数据分布，要达到与人类相当的学习能力还有很长的路要走。
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 <a >外部知识</a>  </summary><blockquote><p align="justify">
-  我们都知道，输入的有益信息越多，DNN的性能就越好。因此，认为添加外部知识(知识库或知识图)是提高模型性能的有效途径。然而，如何添加以及添加什么仍然是一个挑战。
+  众所周知，将更多有益的信息输入到DNN中，其性能会更好。因此，添加外部知识（知识库或知识图谱）是提高模型性能的有效方法。现有知识包括概念信息，常识知识，知识库信息，通用知识图谱等，这些知识增强了文本的语义表示。然而，由于投入规模的限制，如何为不同任务增加知识以及增加什么样的外部知识仍然是一个挑战。
 </p></blockquote></details>
 
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 <a >多标签文本分类任务</a>  </summary><blockquote><p align="justify">
-  多标签文本分类需要充分考虑标签之间的语义关系，并且模型的嵌入和编码是有损压缩的过程。因此，如何减少训练过程中层次语义的丢失以及如何保留丰富而复杂的文档语义信息仍然是一个亟待解决的问题。
+  多标签文本分类需要充分考虑标签之间的语义关系，而模型的嵌入和编码是有损的压缩过程。因此，如何减少训练过程中层次语义的丢失以及如何保留丰富而复杂的文档语义信息仍然是一个亟待解决的问题。
 </p></blockquote></details>
 
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 <a >具有许多术语词汇的特殊领域</a> </summary><blockquote><p align="justify">
-  特定领域的文本（例如金融和医学文本）包含许多特定的单词或领域专家，可理解的语，缩写等，这使现有的预训练单词向量难以使用。
+  特定领域的文本（例如金融和医学文本）包含许多特定的单词或领域专家才可理解的词汇，缩写等，这使得现有的预训练词向量难以使用。
 </p></blockquote></details>
 
 
 #### 模型层面
 
-现有的浅层和深度学习模型的大部分结构都被尝试用于文本分类，包括集成方法。BERT学习了一种语言表示法，可以用来对许多NLP任务进行微调。主要的方法是增加数据，提高计算能力和设计训练程序，以获得更好的结果如何在数据和计算资源和预测性能之间权衡是值得研究的。
+大多数现有的浅层和深度学习模型的结构可以用于文本分类，包括集成方法。 BERT学习了一种可用于微调许多下游NLP任务语言表征形式。主要方法是增加数据，提高计算能力以及设计训练程序以获得更好的结果。如何在数据与计算资源以及预测性能之间进行权衡值得研究。
 
 #### 性能评估层面
 
-浅层模型和深层模型可以在大多数文本分类任务中取得良好的性能，但是需要提高其结果的抗干扰能力。如何实现对深度模型的解释也是一个技术挑战。
+浅层学习模型和深度学习模型可以在大多数文本分类任务中实现良好的性能，但是需要提高其结果的抗干扰能力。如何实现对深度模型的解释也是一个技术挑战。
 
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 <a >模型的语义鲁棒性</a>  </summary><blockquote><p align="justify">
-  近年来，研究人员设计了许多模型来增强文本分类模型的准确性。但是，如果数据集中有一些对抗性样本，则模型的性能会大大降低。因此，如何提高模型的鲁棒性是当前研究的热点和挑战。
+  近年来，研究人员设计了许多模型来增强文本分类模型的准确性。 但是，如果数据集中有一些对抗性样本，则模型的性能会大大降低。因此，如何提高模型的鲁棒性是当前研究的热点和挑战。
 </p></blockquote></details>
 
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 <a >模型的可解释性</a> </summary><blockquote><p align="justify">
-  DNN在特征提取和语义挖掘方面具有独特的优势，并且已经完成了出色的文本分类任务。但是，深度学习是一个黑盒模型，训练过程难以重现，隐式语义和输出可解释性很差。它对模型进行了改进和优化，丢失了明确的准则。此外，我们无法准确解释为什么该模型可以提高性能。
+ DNN在特征提取和语义挖掘方面具有独特的优势，并且已经出色地完成了文本分类任务。但是，深度学习是一个黑盒模型，训练过程难以重现，隐层的语义和输出可解释性很差。尽管它对模型进行了改进和优化，但是却缺乏明确的指导。此外，我们无法准确解释为什么该模型可以提高性能。
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