当前位置：首页 > news >正文

无标注文本的行业划分（行业分类）算法 —— 无监督或自监督学习

news 来源：原创 2025/4/25 6:03:06

对于无标注文本的行业划分（行业分类），属于典型的无监督或自监督学习任务。以下是几种常见的算法方法及实现思路，适用于缺乏标注数据的场景：

一、基于关键词匹配的规则方法

核心思想：通过预定义的行业关键词库，计算文本与各行业的关键词匹配度，选择匹配度最高的行业。
实现步骤：

构建行业关键词库：

按行业（如“汽车”“金融”“医疗”等）收集高频关键词，可通过行业报告、百科或现有分类体系提取。

示例：

industry_keywords = {"汽车": ["车型", "引擎", "油耗", "新能源", "4S店"],"金融": ["利率", "贷款", "股票", "保险", "理财"],"医疗": ["医院", "药品", "手术", "患者", "医保"]
}

文本特征提取：
- 对输入文本进行分词、去停用词，提取高频词或名词短语作为特征。

匹配与分类：

计算文本特征与各行业关键词的重叠率（如Jaccard系数、TF-IDF权重），选择重叠率最高的行业。

示例代码：

from collections import defaultdictdef classify_industry(text, industry_keywords):text_tokens = set(text.lower().split())scores = defaultdict(float)for industry, keywords in industry_keywords.items():common_tokens = text_tokens.intersection(keywords)scores[industry] = len(common_tokens) / max(len(keywords), 1)  # 归一化得分return max(scores, key=lambda k: scores[k]) if scores else None

优缺点：

优点：简单直观，无需训练数据，适合快速上线。
缺点：依赖关键词库的完整性，无法处理新词或语义变体（如“新能源车”未在关键词库中）。

二、基于主题模型的聚类方法

核心思想：通过主题模型（如LDA、NMF）挖掘文本中的潜在主题，再根据主题分布将文本聚合成若干“行业簇”，最后人工标注簇的行业标签。
实现步骤：

文本预处理：
- 分词、去停用词、词形还原，构建文档-词矩阵（如TF-IDF矩阵）。

主题模型训练：

使用LDA模型推断文本的主题分布（如假设每个主题对应一个行业）。

from gensim import corpora, models
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 假设documents是文本列表
tfidf = TfidfVectorizer()
X = tfidf.fit_transform(documents)
lda = models.LdaModel(corpus=X, num_topics=5, id2word=dict(zip(tfidf.vocabulary_.values(), tfidf.vocabulary_.keys())))

文本聚类：
- 将文本的主题分布作为特征，使用K-Means、DBSCAN等聚类算法聚合成簇。
簇标注：
- 人工分析每个簇的高频主题词，赋予行业标签（如含“股票”“基金”的簇标注为“金融”）。
  优缺点：

优点：能发现隐含的行业模式，适合长文本或领域分布较散的场景。
缺点：需要人工参与簇标注，主题数量需经验设定，短文本效果较差。

三、基于自监督学习的表示学习方法

核心思想：利用无标注数据预训练文本编码器（如BERT），生成文本的语义向量，再通过聚类或分类头实现行业划分。
实现步骤：

预训练语言模型：
- 使用掩码语言模型（MLM）等自监督任务在无标注文本上预训练模型（如RoBERTa）。

文本嵌入生成：

将文本输入预训练模型，提取句子级嵌入（如CLS token或平均池化后的向量）。

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")def get_text_embedding(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).squeeze().numpy()  # 平均池化

无监督分类：
- 方法1：直接聚类。使用K-Means等算法对嵌入向量聚类，人工标注簇的行业标签。
- 方法2：伪标签训练。通过规则方法生成少量伪标签数据， fine-tune 分类头（如Dense层）。
  优缺点：

优点：能捕捉语义信息，泛化能力强，适合复杂文本（如新闻、评论）。
缺点：需要大量计算资源预训练模型，或依赖少量伪标签辅助。

四、基于层次聚类的行业树构建

核心思想：通过文本相似度构建层次聚类树，从根节点到叶子节点逐层划分行业类别（如先区分“消费”“科技”，再细分“汽车”“电子”）。
实现步骤：

文本相似度计算：
- 使用余弦相似度、编辑距离等度量文本之间的相似性，构建相似度矩阵。
层次聚类：
- 使用凝聚层次聚类（Agglomerative Clustering），从单个文本开始，逐步合并相似文本为簇，形成树状结构。
行业树剪枝与标注：
- 根据业务需求剪枝（如保留3-5层结构），人工为每个子树节点赋予行业标签。
  优缺点：

优点：可自动发现行业层级关系，适合行业体系复杂的场景。
缺点：计算复杂度高（O(n³)），大文本集效率低。

五、方法对比与选择建议

方法	适用场景	数据需求	精度	开发成本
关键词匹配	垂直领域、关键词明确	少量行业词典	中低	低
主题模型+聚类	长文本、行业隐含关联	大量无标注文本	中等	中
自监督表示学习	通用领域、需语义理解	大量无标注文本	高	高
层次聚类	行业体系复杂、需层级划分	中等规模文本	中等	中高