构建文本分类器主要包括三个阶段：数据准备、模型选择/训练以及评估/部署。该过程始于收集和预处理文本数据，然后选择合适的算法，最后进行模型测试和投入使用。每个步骤都需要仔细考虑问题的具体细节，例如文本数据的类型和所需的分类准确率。
首先，数据准备至关重要。从收集与您的分类任务相关的标注数据集开始，例如标记为“正面”或“负面”的产品评论。通过去除特殊字符、HTML 标签或不相关的标点符号等噪声来清理文本。使用分词（将文本分割成单词或子词）和标准化（小写化、词干提取）来规范输入。对于特征提取，将文本转换为数值表示。传统的 TF-IDF（词频-逆文档频率）方法根据词语在文档中的重要性来加权，而现代方法如词嵌入（Word2Vec、GloVe）或基于 Transformer 的嵌入（BERT）则捕获语义意义。例如，使用 scikit-learn 的 TfidfVectorizer 可以将原始文本转换为 TF-IDF 分数矩阵，作为机器学习模型的输入。
接下来，模型选择和训练取决于问题的复杂性和数据规模。对于简单的任务，朴素贝叶斯、逻辑回归或支持向量机 (SVM) 等算法与 TF-IDF 特征配合良好。这些模型轻量且易于解释。对于更细微的任务（例如依赖上下文的情感分析），循环神经网络 (RNN) (LSTM) 或 Transformer 架构（BERT、DistilBERT）等深度学习模型更适合。将数据集分割成训练集、验证集和测试集（例如 70-15-15）以避免过拟合。使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架进行神经网络训练，或使用 scikit-learn 进行经典模型训练。例如，使用 Hugging Face 的 transformers 库微调预训练的 BERT 模型，可以通过迁移学习利用有限的标注数据实现高精度。
最后，评估和部署确保模型可靠运行。根据类别平衡和业务需求，使用准确率、精确率、召回率或 F1 分数等指标来衡量性能。混淆矩阵有助于识别误分类模式。验证后，将模型部署为 API（使用 Flask 或 FastAPI）或通过 AWS SageMaker 等云服务集成到应用程序中。随着时间的推移监控模型的性能，并定期使用新数据重新训练以保持准确率。例如，通过 API 部署的垃圾邮件分类器可以实时处理传入的电子邮件，同时记录预测结果以检测概念漂移。MLflow 或 Kubeflow 等工具可简化部署和监控工作流，确保可扩展性和可维护性。