整个过程一般可以概括为四部分，语料预处理->特征工程->模型训练->指标评价
第一部分：语料预处理
通过语料清洗、分词、词性标注、去停用词四个大的方面来完成语料的预处理工作。
（1）语料清洗
数据清洗，顾名思义就是在语料中找到我们感兴趣的东西，把不感兴趣的、视为噪音的内容清洗删除，包括对于原始文本提取标题、摘要、正文等信息。
对于爬取的网页内容，去除广告、标签、HTML、JS 等代码和注释等。常见的数据清洗方式有：人工去重、对齐、删除和标注等，或者规则提取内容、正则表达式匹配、根据词性和命名实体提取、编写脚本或者代码批处理等。
（2）分词
中文语料数据为一批短文本或者长文本，比如：句子，文章摘要，段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的，有一定含义。
而进行文本挖掘分析时，我们希望文本处理的最小单位粒度是词或者词语，所以这个时候就需要分词来将文本全部进行分词。中文分词方法将为
常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。
当前中文分词算法的主要难点有歧义识别和新词识别，比如：“羽毛球拍卖完了”，这个可以切分成“羽毛 球拍 卖 完 了”，也可切分成“羽毛球 拍卖 完 了”，如果不依赖上下文其他的句子，恐怕很难知道如何去理解。
（3）词性标注
词性标注，就是给每个词或者词语打词类标签，如形容词、动词、名词等。这样做可以让文本在后面的处理中融入更多有用的语言信息。
词性标注是一个经典的序列标注问题，不过对于有些中文自然语言处理来说，词性标注不是非必需的。
比如，常见的文本分类就不用关心词性问题，但是类似情感分析、知识推理却是需要的，下图是常见的中文词性整理。
常见的词性标注方法可以分为基于规则和基于统计的方法。其中基于统计的方法，如基于最大熵的词性标注、基于统计最大概率输出词性和基于 HMM 的词性标注。
（4）去停用词
停用词一般指对文本特征没有任何贡献作用的字词，比如标点符号、语气、人称等一些词。所以在一般性的文本处理中，分词之后，接下来一步就是去停用词。
但是对于中文来说，去停用词操作不是一成不变的，停用词词典是根据具体场景来决定的，比如在情感分析中，语气词、感叹号是应该保留的，因为他们对表示语气程度、感情色彩有一定的贡献和意义。
第二部分：特征工程
做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。
显然，如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。
词袋模型（Bag of Word, BOW)，即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。
词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。
这个向量的维度是词表大小，其中绝大多数元素为 0，只有一个维度的值为 1，这个维度就代表了当前的词。
还有 Google 团队的 Word2Vec，其主要包含两个模型：跳字模型（Skip-Gram）和连续词袋模型（Continuous Bag of Words，简称 CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（Negative Sampling）和层序 Softmax（Hierarchical Softmax）。
值得一提的是，Word2Vec 词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。除此之外，还有一些词向量的表示方式，如 Doc2Vec、WordRank 和 FastText 等。
第三部分：模型训练
在特征向量选择好之后，接下来要做的事情当然就是训练模型，对于不同的应用需求，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，。
如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。
训练过程需要关注以下几点：
（1）注意过拟合、欠拟合问题，不断提高模型的泛化能力
过拟合常见的解决方法有：
增大数据的训练量；
增加正则化项，如 L1 正则和 L2 正则；
特征选取不合理，人工筛选特征和使用特征选择算法；
采用 Dropout 方法等。
欠拟合常见的解决方法有：
添加其他特征项；
增加模型复杂度，比如神经网络加更多的层、线性模型通过添加多项式使模型泛化能力更强；
减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数。
（2）对于神经网络，注意梯度消失和梯度爆炸问题
第四部分：指标评价
训练好的模型，上线之前要对模型进行必要的评估，目的让模型对语料具备较好的泛化能力。
对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真反例（True Negative)、假反例（False Negative）四种情形，令 TP、FP、TN、FN 分别表示其对应的样例数，显然有 TP+FP++TN+FN=样例总数。分类结果的“混淆矩阵”（Confusion Matrix）如下：
。具体有以下这些指标可以参考。
（1）错误率、精度、准确率、精确度、召回率、F1 衡量
错误率：是分类错误的样本数占样本总数的比例。
精度：是分类正确的样本数占样本总数的比例。
准确率，缩写表示用 P。准确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样例中有多少是真正的正样例。
精确度，缩写表示用 A。精确度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。Accuracy 反应了分类器对整个样本的判定能力（即能将正的判定为正的，负的判定为负的）。
召回率，缩写表示用 R。召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确。
F1 衡量，表达出对查准率/查全率的不同偏好。
（2）ROC 曲线、AUC 曲线
ROC 全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线。我们根据模型的预测结果，把阈值从0变到最大，即刚开始是把每个样本作为正例进行预测，随着阈值的增大，学习器预测正样例数越来越少，直到最后没有一个样本是正样例。在这一过程中，每次计算出两个重要量的值，分别以它们为横、纵坐标作图，就得到了 ROC 曲线。
AUC 就是 ROC 曲线下的面积，衡量学习器优劣的一种性能指标。AUC 是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率。
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