从文本中 “提取” 商业洞察“DatawhaleAI夏令营”

本次「基于带货视频评论的用户洞察挑战赛」的核心目标是：将电商直播带货视频的碎片化用户评论转化为可量化的商业洞察信息。

一，关键领域

1. 文本编码（Text Encoding）

1.1 定义

把人类能看懂的“文字”变成计算机能计算的“向量（数字）”。
本质：把离散符号映射到连续向量空间。

1.2 常见做法

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方法	思想	典型代表	输出	一句话理解
词袋模型	统计词频	CountVectorizer、TF-IDF	稀疏高维向量	每个词当成一个袋子里的球，数球
分布式表示	用上下文训练词向量	Word2Vec、GloVe	稠密低维向量	“国王-男人+女人≈女王”
预训练语言模型	用大规模语料一次性学出上下文相关向量	BERT、RoBERTa、GPT	上下文敏感的向量	同一个词在不同句子里向量不同

1.3 适用场景

只要下游任务需要“计算文本”，就必须先做编码。

• 文本分类、聚类、检索、问答、摘要、翻译……全部依赖编码。

• 选择要点：数据量小 → TF-IDF 就够；数据量大 → 预训练模型效果更香。

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2. 文本分类（Text Classification）

2.1 定义

给定一堆文本和预先定义好的“标签”，让模型学会把新文本自动打上正确标签。
属于 监督学习（需要人工先标注好数据）。

2.2 怎么做

1. 准备带标签数据：如“垃圾邮件/正常邮件”。

2. 先做文本编码（把文本变向量）。

3. 选一个分类器：

   • 传统：朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归

   • 深度学习：TextCNN、LSTM、BERT + 微调

4. 评估：Accuracy、F1、Precision、Recall。

2.3 典型场景

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场景	示例标签	业务价值
垃圾邮件识别	垃圾 / 正常	减少用户骚扰
新闻分类	体育、财经、娱乐…	自动频道分发
情感分析	正面、中性、负面	舆情监控、客服质检
工单分派	退款、物流、账号…	节省人工路由
医疗病历分类	ICD-10 疾病编码	医保结算、科研统计

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3. 文本聚类（Text Clustering）

3.1 定义

不给任何标签，让算法自己把“长得相似”的文本自动分成若干组。
属于 无监督学习（不需要人工标注）。

3.2 怎么做

1. 先做文本编码。

2. 选聚类算法：

   • K-means（需要指定 K 值）

   • 层次聚类（不需指定 K，得到树状结构）

   • DBSCAN（基于密度，能自动发现簇数）

   • 深度方法：BERT 向量 + K-means / HDBSCAN

3. 评估：轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数（无标签场景只看内部一致性）。

3.3 典型场景

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场景	聚类结果	业务价值
新闻聚合	把相似报道聚成事件	今日头条“热点”
客服工单	发现未知高频问题	提前发现系统缺陷
用户评论	把吐槽按主题分堆	产品改进优先级
法律案例	相似判例自动归档	律师快速检索
学术论文	研究方向热点分布	科研趋势分析

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一张表对比三者

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维度	文本编码	文本分类	文本聚类
角色	预处理步骤	下游任务	下游任务
是否需要标签	不需要	需要	不需要
输出	向量	离散标签	簇编号
常用评价指标	—	Accuracy/F1	轮廓系数/业务可解释性
一句话比喻	把文字翻译成数学语言	老师阅卷打分	学生自由分组

二，进阶要点

一、提示词工程（Prompt Engineering）

1. 认知模型：把 LLM 当作“零样本推理器 + 模式补全器”，而非“数据库”。

2. 框架化写法：用「角色-任务-上下文-输出格式」四元组（RTCF）模板，可显著降低歧义。
   • 角色（Role）：“你是资深安全审计师”；
   • 任务（Task）：“请对下方代码片段进行高危漏洞扫描”；
   • 上下文（Context）：代码段、依赖版本、运行环境；
   • 输出格式（Format）：Markdown 表格，字段包括“行号-漏洞类型-CWE 编号-修复建议”。

3. 进阶技巧
   • 链式提示（Prompt Chaining）：先做摘要→再生成标题→最后润色，每步只解决一个子任务。
   • 自洽性验证（Self-Consistency）：让模型对同一问题生成 5 次答案，投票或取交集，可削弱幻觉。
   • 动态少样本（Dynamic Few-Shot）：根据用户输入实时从检索库中选 3 个最相似示例拼入提示，而非硬编码。

4. 工业级监控
   • Prompt Registry：用 Git 管理提示版本，Diff 追踪效果回退。
   • A/B 实验：流量 5%/95% 灰度，对比业务指标（如客服一次解决率）。

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二、评论聚类（Unsupervised Text Clustering）

1. 目标函数再审视
   • K-means 最小化 inertia，但文本稀疏高维时易“维度灾难”；
   • 谱聚类通过图拉普拉斯捕捉非凸结构，适合主题交错场景；
   • HDBSCAN* 自动估计簇数，对密度变化鲁棒。
   → 建议：先对 10% 抽样数据并行跑 3-4 种算法，用 Adjusted Rand Index（若有弱标签）或 Silhouette+Calinski-Harabasz 组合指标做离线评估，再全量上线。

2. 高维噪声处理
   • 预处理：

   • 用 Sentence-BERT 取 768 维句向量，再做 PCA 保留 90% 方差，通常降至 30-50 维即可；

   • 对出现频次 <5 的词做子词切分（BPE）防止罕见词成为离群锚点。
     • 降噪：

   • 基于局部离群因子（LOF）或 Isolation Forest 删除全局离群；

   • 对剩余噪声点使用 soft-assignment（Gaussian Mixture 或 Fuzzy C-means）允许低权重归属，减少硬切割带来的信息损失。

3. 评估与迭代
   • 人工标注 200 条“金标准”作为锚点，计算 v-measure（均质性与完整性调和平均）；
   • 每轮迭代：
   ① 引入业务词典（如电商专有名词）重新训练 Sentence-BERT；
   ② 调整 HDBSCAN 的 min_cluster_size 与 min_samples；
   ③ 用 UMAP 可视化 2D 投影，快速发现“簇间渗透”或“噪声岛”。

4. 工程落地
   • 在线流程：Kafka → Spark Streaming → 实时向量 → 近似聚类（MiniBatch K-means 增量更新）；
   • 离线复盘：每月导出新增评论，与历史簇中心做余弦相似度<0.3 的判新主题，防止概念漂移。

三，进阶方法和思路

进阶思路 1：利用大模型进行分类

目标：把“无监督聚类”转化为“弱监督/半监督分类”，用 LLM 的零样本能力或微调小模型快速拿到标签，再反哺聚类或下游业务。

1. 零样本 Prompt 分类（成本最低，适合冷启动）
   • 方法：将聚类结果中的高频关键词 + 若干随机样本作为 context，让 LLM 直接输出类别。
   • Prompt 模板（示例）：

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   你是一名电商客服专家。请根据以下评论为其分配且仅分配一个主题标签。
   候选标签：质量、价格、物流、售后、其他。
   评论：{文本}
   输出（仅标签）：

   • 代码片段（OpenAI API）：

   Python

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   import openai, pandas as pd
   def zero_shot_label(text, labels):prompt = f"候选标签：{','.join(labels)}\n评论：{text}\n输出（仅标签）："res = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"user","content":prompt}],max_tokens=5, temperature=0)return res['choices'][0]['message']['content'].strip()
   df['label'] = df['comment'].apply(lambda x: zero_shot_label(x, labels))

   • 效果验证：

   • 人工抽查 200 条，计算 Cohen’s κ > 0.75 即可上线；

   • 对 κ < 0.6 的标签，回退到“进阶思路 2”做二次聚类。
     • 踩坑：

   • 中英文混杂 → 在 prompt 里加一句“请保持中英文一致性”；

   • 标签冲突 → 用 logit_bias 强制禁止输出多标签。

2. 半监督微调（成本中等，适合数据量>5k）
   • 方法：先用零样本打 1k 条种子标签，再蒸馏到 DeBERTa-v3-base（110M 参数）做微调。
   • 训练脚本（HuggingFace）：

   Python

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   from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-base", num_labels=len(label2id))
   trainer = Trainer(model=model, train_dataset=train_ds, eval_dataset=val_ds,compute_metrics=sklearn.metrics.f1_score)
   trainer.train()

   • 效果验证：

   • 留 20% 数据做盲测，micro-F1>0.85 即替换零样本链路；

   • 每月增量 500 条人工复核，触发 drift detection（显著性 <0.05 时重训）。
     • 踩坑：

   • 类别不平衡 → 用 focal loss 或加权采样；

   • 线上延迟 → 把模型蒸馏到 6 层 TinyBERT，GPU 推理 1.2 ms/条。

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进阶思路 2：选择聚类个数

目标：在“无标签 + 高维稀疏”场景下自动且稳健地决定 K（或等价参数）。给出 3 条互补策略，可串联使用。

1. 肘部法 + 信息准则（可解释）
   • 方法：用 MiniBatch K-means 在 PCA-50D 向量上跑 K=2..20，记录 SSE；再加 BIC 近似（基于 GMM 拟合）。
   • 代码：

   Python

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   from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
   from sklearn.mixture import GaussianMixture
   import numpy as np
   sse, bic = [], []
   for k in range(2,21):km = MiniBatchKMeans(k, batch_size=1024, random_state=42).fit(X)sse.append(km.inertia_)gmm = GaussianMixture(k, covariance_type='tied').fit(X)bic.append(gmm.bic(X))

   • 决策规则：

   • 取 SSE 曲线的“肘点”与 BIC 最小值交集；

   • 若两者相差>3，优先 BIC（防止肘部法过拟合噪声）。

2. 稳定性分析（高可信）
   • 方法：对同一 K 值做 30 次随机初始化，用 Jaccard 相似度计算簇分配一致性。
   • 阈值：平均 Jaccard >0.85 视为稳定，取最大满足条件的 K。
   • 工具：

   Python

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   from sklearn.metrics import adjusted_rand_score as ari
   def stability_score(X, k, n_runs=30):labels = [MiniBatchKMeans(k).fit(X).labels_ for _ in range(n_runs)]return np.mean([ari(labels[i], labels[j]) for i in range(n_runs) for j in range(i)])

3. 业务约束剪枝（最实用）
   • 规则：

   • 若簇数>15，运营难以维护，强制上阈值 15；

   • 若某簇样本占比<1%，合并到最近簇；

   • 每月底复盘：看簇内 CTR/差评率 是否收敛，若发散则触发重聚类。

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扩展：两条思路的联动闭环

1. LLM 打伪标签 → 用伪标签跑半监督聚类（Constrained K-means 或 Seeded K-means），可提升簇边界清晰度。

2. 聚类结果 → 作为 LLM 的 Few-shot 示例池，实现“动态示例检索”：

   • 在线阶段，用向量库（FAISS）按余弦相似度检索 Top-3 相似簇中心文本，拼入 prompt，减少 token 消耗 30%。

3. 监控看板：

   • 左侧：LLM 分类 F1 曲线；

   • 右侧：聚类稳定性 + 业务指标（如簇内投诉率）。
     任一指标跌破阈值即自动告警 → 触发重训或人工复核。

 参考文档：Datawhale-AI活动