本文是一篇软件工程论文，本文首先介绍了自然语言处理领域文本分类任务的研究背景和意义，并简要介绍了国内外在文本分类算法、基于机器学习的文本分类算法、以及深度学习的分类算法等方面的研究现状。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
随着5G技术的普及和电信市场竞争的加剧，运营商推出的套餐种类日益复杂化。从基础的语音通话、流量包到融合视频会员、云存储等增值服务，套餐的多样性虽满足了用户的个性化需求，但也大幅提升了用户选择的决策成本，而且用户在面对“流量共享”、“合约期限制”、“资费梯度”等专业术语时，往往难以快速匹配自身需求。
在此背景下，电信坐席通过电话的方式一对一实时向客户推荐套餐从用户的角度根据需求选择或者淘汰某个套餐，更为直接的得到用户的需求。这种方式成为运营商提升用户体验、降低客户流失率的核心方式。然而，以这种方式推荐套餐，仍然存在非常多失败的案例。因此，总结出这些推荐失败的样本中客户对套餐的有效评价成为不可或缺的一环。这更利于电信运营商更改策略及时提供更好的服务。
尽管传统的词嵌入方法[1]在大量数据训练的基础上已经达到了很好的效果，但是在较为复杂的任务中，这些简单的技术没有显著提升，只能专注于研究更高级的技术。随着自然语言处理技术的持续进步，文本分类任务[2]经历了从早期的基于规则和特征工程的方法，演进到统计机器学习方法[3]，进而发展至融合深度学习方法[4]以及如今的预训练语言模型[5]的演变过程。
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1.2 国内外现状
本节将以分类任务技术的发展历程为线索，从传统分类方法、基于机器学习的分类方法以及基于深度学习的分类方法三个方面介绍分类任务领域的国内外现状。
1.2.1 传统分类方法
传统文本分类方法是在机器学习技术兴起之前，主要依赖人工规则、统计特征或简单的模式匹配来实现文本的分类。这些方法在早期的文本处理任务中发挥了重要作用，为后续的机器学习和深度学习方法奠定了基础。以下是对几种传统文本分类方法的详细介绍：
基于规则的文本分类方法[10]完全依赖人工制定的规则来判断文本的类别。这些规则通常是由领域专家根据特定领域的知识和经验总结出来的，形式可以是简单的关键词匹配[11]，也可以是复杂的语法规则和语义规则[12]。例如，在新闻分类中[13]，如果一篇文章中出现了“股票”、“交易所”、“股价”等关键词，就可以被规则判定为财经类新闻。这种方法的优点是规则透明、可解释性强[14]，适合特定领域的文本分类任务。然而，其缺点也非常明显，即规则的制定需要大量的人工投入，且规则的覆盖范围有限，难以适应大规模、多样化的文本数据。
基于词典的文本分类方法[15]利用预先定义好的词典来进行分类。词典中包含了与各类别相关的词汇、短语及其权重信息。在分类时，通过计算文本中与各类别词典的匹配程度来确定文本的类别。例如，在情感分析中，词典中会包含表示积极情感和消极情感的词汇[16]，通过统计文本中积极词汇和消极词汇的出现频率，判断文本的情感倾向。这种方法的优点是能够充分利用领域知识，分类结果具有一定的可解释性。但词典的构建和维护成本较高[17]，且对于词汇的多义性和上下文语义变化处理能力有限。
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第二章 相关技术与理论背景
2.1 文本分类任务
2.1.1 定义
文本分类是自然语言处理（Normal Language Process，NLP）领域的一项重要任务，已经成为我们日常生活中不可或缺的一项技术。文本分类任务的目标是根据定义好的类别标签，对每一段文本进行标注，如表2-1所示。这一任务在实际生活中有着广泛的应用，例如，在新闻标题分类中，相对于其他类别，某用户更加喜欢财经方面的新闻，就可以选择“财经”标签的新闻类别，以此过滤其他类别的新闻。
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根据定义的类别标签个数以及文本和类别标签的对应关系可以划分为二分类、多分类以及多标签分类。其中，二分类指的是定义的标签总数只有两个类别，例如情感分类任务，类别标签仅包含“积极”和“消极”；外卖评论分类任务，类别标签仅包含“好评”和“差评”。相应地，多分类是指定义的标签总数大于两个类别，例如新闻标题分类，类别标签包含了“政治”，“财经”，“体育”，“教育”等诸多领域。多标签分类任务是在多分类任务的基础上，每个文本可能涉及的类别标签是一个或者多个，例如一篇新闻报道既属于“政治”类别，亦属于“体育”类别。
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2.2 词嵌入方法
2.2.1 One-hot
One-hot编码，又称独热编码[35]，是一种静态的词嵌入方式，它是指在训练过程中一个词与一种词嵌入一一对应，在实际应用中不会更新这些词嵌入。独热编码的过程十分简单，给定了一个单词，它对应的词嵌入不会因为在句子中的位置的不同而不同，也不会因为语境的不同而不同。例如，在河流方面的“流量”与电信套餐领域的“流量”的意义千差万别，但是以独热编码的形式进行词嵌入，那么这两个“流量”的意义就会相同。而且，词向量的维度会随着词表数量的增多而增大，这就导致了在处理数据量很大的数据集时，词向量维度会异常的大并且皆为稀疏矩阵，从而导致内存的浪费及模型性能的降低。
2.2.2 Word2vec
Word2Vec作为一种开创性的词嵌入方法[36]，是Google团队的Tomas Mikolov等人于 2013 年提出的[37]。它将单词映射到一个固定长度的向量空间中，在这个向量空间中，每一个点都表示一个单词，这些点之间距离的远近就表示对应单词的相似程度。例如，“猫”和“狗”同属于动物，语义更加接近，会比“玫瑰”这个词的距离近一些。这种方法的出现为NLP领域带来了重要的突破，极大地提升了文本处理任务的性能。Word2Vec是一种轻量级的神经网络，包含两种主要架构：连续词袋模型（Continuous Bag-of-Words，CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。
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第三章 融合BILSTM的分类模型................18
3.1引言...............18
3.2模型架构设计...............18
第四章 融合ATTENTION模块的分类模型..............31
4.1引言.................31
4.2模型构架设计..................32
第五章 套餐推荐失败原因分类系统的设计与实现...................40
5.1系统需求分析.................40
5.2功能性需求..................40
第五章 套餐推荐失败原因分类系统的设计与实现
5.1 系统需求分析
需求分析也称软件需求分析，是软件计划阶段的重要活动，也是软件生存周期中的一个重要环节，是开发人员经过深入细致的调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。以下从系统的功能性需求和非功能性需求两个方面进行阐述。
5.1.1 功能性需求
随着移动通信行业的快速发展，国内电信行业的相关技术逐渐成熟，而各个运营商彼此之间在技术方面的差距越来越小，那么如何为广大的用户群体提供更好的服务、提高用户使用的满意度就成了研究的课题。电信运营商为了满足用户日益多样化的需求，不断推出各种套餐方案，并让坐席针对每个用户已有的套餐用电话的方式推荐其他的套餐。然而，在实际运营过程中，部分套餐仍然没有达到用户的期望，导致用户满意度下降、客户流失率增加等问题。因此，结合坐席向用户进行套餐推荐时的对话，分析其中导致推荐失败的主要原因，从用户的角度选择或者淘汰某个套餐，能够更为直接的得到用户的需求，便于电信运营商转变营销策略，更换更加符合市场的套餐。更利于电信运营更改策略及时提供更好的服务。
然而，电信运营商在面对众多的模型时，难以抉择出高效且节约成本的模型用于套餐推荐失败原因分类，同时缺少一个集中的平台来统一管理模型的训练与使用预测结果。因此，开发一个面向运营商的高效精准的套餐推荐失败原因分类系统变得尤为关键。该系统不但能够简化电信运营商筛选模型的过程，而且集成了管理数据集、训练任务、模型以及推理预测功能，使运营商提高工作效率，进而增强其市场竞争力，还有助于从用户的角度理解电信套餐的劣势，有利于运营商更改套餐内容，使其更加亲民，减少不健康的推销，从而为用户提供更好的服务，提升用户体验和满意度。
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第六章 总结与展望
6.1 本文总结
本文首先介绍了自然语言处理领域文本分类任务的研究背景和意义，并简要介绍了国内外在文本分类算法、基于机器学习的文本分类算法、以及深度学习的分类算法等方面的研究现状。接着，本文详细介绍了主流的一些词嵌入技术和分类算法以及预训练语言模型，为后续的进一步研究提供了坚实的理论基础。随后，本文根据现有模型的不足，提出了融合模型并设计一个套餐推荐失败原因分类系统。本文的主要贡献可以归纳为以下几点：
（1）针对私有数据集的特点，本文首先提出了一个可以充分理解上下文语义信息的融合模型BERT-BiLSTM-Text CNN。该模型以BERT为基础，引入了双向长短期记忆网络。该网络是一种特殊的递归神经网络架构，在处理具有序列结构的数据时表现出色，能够同时利用序列的前后向信息进行学习，从而使得模型能够有效地理解长序列数据中的长期依赖关系。
（2）由于在文本分类任务中，分类的关键因素往往取决于文本中某些词或者某些语句。而在私有数据集中，每条数据的文本长度均超过了400字，因此，如何让模型准确地获取关键信息成为重要的方向。所以，在上述融合模型的基础上引入了Attention模块，提出了一个BERT-BiLSTM-Attention-Text CNN融合模型。Attention模块可以使得最终得到的语义信息聚焦于某些关键词句，以此让模型在最终的分类任务中达到更好的效果。
参考文献（略）