目录

1.文本分类简介
2.平台入口
3.准备数据
3.1 数据规范
3.2 创建及导入数据集
4.训练模型
5.校验模型
6.部署模型

用BML实现文本分类：以中文新闻文本标题分类为例

文本分类简介

亲爱的开发者您好，欢迎使用百度BML全功能AI开发平台开启您的AI开发之旅！

在我们的生活和工作中，很多事情都可以转化为一个分类问题来解决，比如“上班坐公交还是坐地铁”、“吃米饭还是吃面条”等等可以转化为二分类问题。自然语言处理领域也是这样，大量的任务可以用文本分类的方式来解决，比如垃圾文本识别、涉黄涉暴文本识别、意图识别、文本匹配、命名实体识别等，有着极其广泛的应用场景：

• 投诉信息分类：训练客服投诉信息的自动分类，将每个用户投诉的内容进行分类管理，节省大量客服人力。
• 媒体文章分类：训练网络媒体文章的自动分类，进而实现各类文章的自动分类。
• 文本审核：定制训练文本审核的模型，如训练文本中是否含有违规/偏激性质的描述。
• 其他：尽情脑洞大开，训练你希望实现的文本分类(单标签)模型。

定制文本分类的模型，是基于自建分类体系的机器学习方法，可实现文本按内容类型做自动分类。平台目前提供的文本分类模型包括：文本分类（单标签）和文本分类（多标签）两种模型类型，请您根据自己的业务场景来选择合适的模型。

• 文本分类（单标签）场景：如您对网络文章进行舆情分析，判断舆情是正向评价还是负向评价，此问题属于单标签的文本分类场景；
• 文本分类（多标签）场景：如您对网络文章进行板块划分，文章可能属于娱乐、国际、生活等多个标签，则可使用多标签的文本分类模型；

下文中将以中文新闻文本标题分类为例，分步骤向您详细介绍如何使用百度BML全功能AI开发平台开发您自己的文本分类模型。

中文新闻文本标题分类任务简介：
新闻分类是文本分类中常见的应用场景。在传统分类模式下，往往是通过人工对新闻内容进行核对，从而将新闻划分到合适的类别中。这种方式会消耗大量的人力资源，并且效率不高。采用深度学习的方法可以取得较高的分类精度，是新闻推荐等场景下的基础任务。

平台入口

BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【立即使用】。

准备数据

准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限。
本文采用中文新闻文本标题分类数据集进行示例，数据链接：中文新闻文本标题分类
下面来介绍数据规范与相关操作步骤。

数据规范

本地上传数据规范：

• 可支持单个txt文本文件上传、Excel上传，或将多个文本文件以压缩包的方式统一上传。
• 压缩包内的一个文本文件将作为一个样本上传，压缩包格式为.zip格式，压缩包内文件类型支持txt，编码仅支持UTF-8
• 上传过程中存在文本内容完全一样的样本，将会做去重处理。
• 文本文件类型为txt，单次上传限制100个文本文件。
• 单个文本大小限制在4M以内，文本文件大小限制长度最大4096个UTF-8字符。
• 文本文件内数据格式要求为"文本内容\n"（即每行一个未标注样本，使用回车换行），每一行表示一组数据，每组数据的字符数建议不超过512个，超出将被截断。
• 单个数据集大小限制为10万文本文件，超出后会被忽略。

创建及导入数据集

1、在官网界面点击【数据总览】，进入数据集操作界面。

2、进入创建数据集界面，选择好数据类型和标注类型等信息，点击完成。

3、数据集创建完成后，可以在数据总览界面看到刚才创建好的数据集ID。

4、点击【导入】，将自己要训练的数据集导入，如这里选择本地导入Excel文件方式导入数据集，点击添加文件，然后确认并返回，完成数据集的导入。

5、回到数据总览界面，可实时查看导入状态信息和标注状态，最终成功则显示已完成。

训练模型

BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。

当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参模式，后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。

本文将采用预置模型调参模式示意训练模型的基本步骤。

1、进入bml官方平台点击立即使用预置模型调参，点击【预置模型调参】-【自然语言处理模型】，进入操作台。

2、在模型列表下点击创建模型。

选择训练类型为文本分类-单文本单标签，填写模型信息（名称、描述信息等）后，点击【创建】。

3、配置NLP分类训练任务。

之前已经建立好训练模型，现在开始配置NLP训练训练，点击【新建任务】。

在新建任务面板中，可查看相关项目“基本信息”、“配置任务类型”、“添加数据”、“配置网络”等操作，在添加任务时添加刚才数据集确定添加。

配置模型网络，选择显卡类型和是否启用分布式训练等。

配置好后，可提交训练任务开始训练。

5、训练完成。

等待训练过程，完成后显示训练完成，用户可查看训练时长，训练结果的评估报告等信息。

在评估报告中可查看本次训练过程的准确率，精确率等指标报告信息。

校验模型

启动模型校验。

用训练好的模型对本次的新闻类型文本（可实时输入或用户上传）进行分类校验。

部署模型

1、在模型管理中，可选择公有云和本地部署两种方式发布模型。

2、在模型部署中，用户按照自己情况填写信息完成模型部署。