思路历程：
1.利用知识工程建立专家系统进行分类
通过添加特定规则做分类任务，费时费力，覆盖的范围和准确率都非常有限。
2.人工特征工程+浅层分类模型
文本预处理：在文本中提取关键词表示文本
中文文本预处理主要包括
分词
jieba等工具，具体算法参考相关文章
去停用词
维护停用词表（包括高频的代词连词介词等），特征提取过程中删除停用表中出现的词等
文本表示
1.词袋模型（one-hot编码）
缺点：高纬度、高稀疏、无法编码上下文的关联信息，无法表达语义信息。
2.向量空间模型
通过特征选择降低维度，特征权重计算增加稠密性
白话就是说，我们需要一种评价指标对词打分，选取分高的作为特征词，并给予其合理的权重值。
特征选择：文档频率、互信息、信息增益、χ²统计量等
特征权重计算：TF-IDF等
3.基于语义的表示
LDA主题模型
LSI/PLSI概率潜在语义索引
分类器
传统的分类器基本是统计分类方法，朴素贝叶斯，KNN，SVM，最大熵等。
3.深度学习分类方法
文本表示
word embedding(具体算法：skip-gram,cbow,fastText,elmo,gpt,bert)
分类模型
通过CNN，RNN，tranformer等做特征提取（特征的表达），然后分类的问题
1.fastText
2.TextCNN
3.TextRNN
4.TextRNN+Attention
5.TextRCNN
6.HAN
7.SWEM
8.VDCNN
效果比较
对于模型效果的比较，我们截取部分实验图
来源：技术客知音
数据描述：公司内部数据（只关注F1指数）
结果如下
另一个实验地址：https://github.com/brightmart/text_classification
新闻文本分类（11个分类，每个类2000个样例，每行文本采用标题加内容，取前100个字）
实验结果对比（知乎大牛王岳王院长）