使用表示模型进行文本分类

#2025/12/30 #ai

如何用"不会说人话"的表示模型来给电影评论分类？

一、表示模型 vs 生成模型：两种不同的分类思路
二、表示模型的两种用法
- 路径1：特定任务模型（直接分类）
- 路径2：嵌入模型 + 分类器（两步走）
三、路径1详解：使用特定任务模型
- 完整流程图
- 代码示例（超简化）
四、路径 2 详解：嵌入模型 + 分类器
五、路径对比：特定任务模型 vs 嵌入模型+分类器
六、架构图对比（核心理解）
- 特定任务模型架构
- 嵌入模型+分类器架构
七、实战技巧：没有标注数据怎么办？
八、选模型的小贴士
- 考虑因素
- 推荐模型
九、核心要点总结
十、一句话总结

一、表示模型 vs 生成模型：两种不同的分类思路

类型	特点	输出	代表模型
表示模型	不会生成文字，只会输出数字	类别编号（0或1）	BERT、DistilBERT
生成模型	会“说人话“，输出完整句子	文字（“positive”/“negative”）	GPT、T5

形象比喻：

表示模型像打分裁判：
- 给你举牌“1分“或”0分“
生成模型像解说员：
- 说一句话 “这是正面评价”

{%}

图 4-3：基础模型针对特定任务进行微调，例如执行分类任务或生成通用嵌入向量

二、表示模型的两种用法

用表示模型分类有两条路：

{%}

使用特定任务模型直接进行分类，或使用通用嵌入向量间接进行分类

路径1：特定任务模型（直接分类）

输入评论 → 特定任务模型 → 直接输出类别（0或1）

什么是特定任务模型？

就是已经专门针对“情感分析“训练好的模型，拿来就能用。

优点：

开箱即用，不用自己训练
效果通常不错（因为是专门训练的）

例子：

cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest

这种模型，专门用来分析推特情感的。

路径2：嵌入模型 + 分类器（两步走）


步骤1：输入评论 → 嵌入模型 → 得到768维向量  

步骤2：768维向量 → 分类器（如逻辑回归） → 输出类别

为什么要分两步？

因为嵌入模型是“通用型选手“，它不是专门做情感分析的，而是把文本变成数字向量，可以用于各种任务。

形象理解：

步骤	类比
嵌入模型	把评论“翻译“成768个数字（就像把中文翻译成英文）
分类器	看这768个数字，判断是好评还是差评（就像看英文判断含义）

三、路径1详解：使用特定任务模型

完整流程图

"Best movie ever!"   # 迄今为止最好的电影
    ↓  
[分词器]把句子切成词元：[Best] [movie] [ever] [!]  
    ↓  
[特定任务模型]处理这些词元  
    ↓  
输出：正面（标签=1）

代码示例（超简化）

from transformers import pipeline  

# 1. 加载模型（就像下载一个APP）  
model = pipeline(  
    model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest",  
    device="cuda:0"  # 用GPU加速  
)  

# 2. 输入评论，直接得到结果  
result = model("Best movie ever!")  
# 输出：[{'label': '正面', 'score': 0.98}]

关键点：

分词器会先把句子切成词元（就像把句子切成词）
模型处理这些词元，直接输出分类结果

四、路径 2 详解：嵌入模型 + 分类器

为什么要这样做？

场景：

找不到专门做“电影评论情感分析“的模型
但你有标注数据（知道哪些是好评、哪些是差评）
不想花大价钱微调整个大模型

解决方案：

用通用嵌入模型把文本变成向量，再训练一个轻量级分类器（如逻辑回归）。

步骤1：用嵌入模型提取特征 → `768 维度`

from sentence_transformers import SentenceTransformer  

# 加载嵌入模型  
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-mpnet-base-v2")  

# 把评论变成768维向量  
embedding = model.encode("Best movie ever!")  
# 结果：[0.12, -0.35, 0.78, ..., 0.45]  ← 768个数字

这768个数字代表什么？

它们是评论的“数字指纹“，包含了这句话的语义信息。

形象理解：

就像把一个人的特征（身高、体重、年龄…）记录成一串数字。

步骤2：训练分类器

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  

# 假设你有8530条评论的嵌入向量和标签  
train_embeddings = [向量1, 向量2, ..., 向量8530]  
train_labels = [1, 0, 1, ..., 0]  # 1=好评，0=差评  

# 训练分类器（在CPU上就能跑！）  
classifier = LogisticRegression()  
classifier.fit(train_embeddings, train_labels)  

# 测试新评论  
new_embedding = model.encode("What a horrible movie...")  
prediction = classifier.predict([new_embedding])  
# 输出：0（差评）

关键优势：

嵌入模型保持“冻结“（不用训练，节省资源）
只训练轻量级分类器（在CPU上几秒钟就能完成）

五、路径对比：`特定任务模型` vs `嵌入模型+分类器`

对比项	特定任务模型	嵌入模型+分类器
准备工作	找现成模型就行	需要标注数据+训练分类器
灵活性	只能做固定任务	可以适配各种分类任务
计算资源	推理需要GPU	可以在CPU上完成
适用场景	有现成模型可用	需要定制化分类
效果	通常更好（专门训练）	也不错（书中F1=0.85）

六、架构图对比（核心理解）

特定任务模型架构

输入："Best movie ever!"  
    ↓  
[特定任务模型]← 已经训练好，不可改  
    ↓  
输出：1（正面）

特点： 一步到位，模型参数冻结不动。

嵌入模型+分类器架构

输入："Best movie ever!"  
    ↓  
[嵌入模型]← 冻结不动  
    ↓  
768维向量：[0.12, -0.35, ...]  
    ↓  
[分类器]← 这部分可以训练  
    ↓  
输出：1（正面）

特点： 两步走，嵌入模型冻结，只训练分类器。

七、实战技巧：没有标注数据怎么办？

问题：
收集标注数据很贵（需要人工标注成千上万条评论）。

解决方案：零样本分类

不需要训练，直接用嵌入向量的相似度来分类：

# 1. 给标签写描述  
label_descriptions = [  
    "A negative movie review",  # 负面评论的描述  
    "A positive movie review"   # 正面评论的描述  
]  

# 2. 生成标签的嵌入向量  
label_embeddings = model.encode(label_descriptions)  

# 3. 生成评论的嵌入向量  
review_embedding = model.encode("Best movie ever!")  

# 4. 计算相似度，选最像的标签  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  
similarities = cosine_similarity([review_embedding], label_embeddings)  
# 结果：[0.32, 0.91]  ← 和"正面评论"更像！

核心思想：

如果评论的向量和“正面评论描述“的向量更接近，就判断为正面。

效果：

书中测试F1分数=0.78，虽然比有监督学习差一点（0.85），但完全不需要标注数据！

八、选模型的小贴士

Hugging Face上有6万多个文本分类模型、8000多个嵌入模型，怎么选？

考虑因素

底层架构：大部分用BERT（仅编码器架构）
语言支持：是否支持中文/英文
模型大小：参数越多越慢，但不一定效果更好
性能表现：看MTEB排行榜（嵌入模型）

九、核心要点总结

概念	通俗解释	关键词
表示模型	不会说话的模型，只输出数字	BERT、DistilBERT
特定任务模型	专门做某个任务（如情感分析）的模型	开箱即用
嵌入模型	把文本变成向量的通用模型	768维向量
冻结	模型参数不变，不需要训练	省资源
零样本分类	不需要标注数据的分类方法	相似度计算

十、一句话总结

表示模型做分类有两种方式：

直接用特定任务模型（像用专业工具）
嵌入模型+分类器（像先翻译再判断）
即使没有标注数据，也能零样本分类凑合用

第一种简单直接，第二种更灵活；没标注数据还能用零样本分类凑合用！

最后，如果你想动手实践，可以直接在Google Colab上运行这些代码，无需本地安装任何软件！

liguwe's site