Agent分类实战指南：从原理到最佳实践

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在实际业务场景中，Agent 分类（如客服对话中的用户意图识别、游戏 NPC 行为分类等）常面临三大挑战：

数据稀疏性 ：部分类别样本稀少（如冷门咨询问题），导致模型难以学习有效特征
类别不平衡 ：高频类别（如 ” 查询余额 ”）样本量可能是低频类别（如 ” 投诉欺诈 ”）的百倍以上
语义复杂性 ：同一表述可能对应不同类别（” 卡不能用 ” 可能是挂失、冻结或故障）

SVM
优点：小样本表现好，高维空间分离能力强
缺点：需要手动设计特征，对非线性数据效果有限
适用场景：标注数据量 <10 万，特征维度 <1000
随机森林
优点：自动处理非线性关系，抗过拟合
缺点：难以捕捉文本序列特征
适用场景：结构化特征为主的中等规模数据

TextCNN

代码示例（TensorFlow）：

from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D
inputs = Input(shape=(100,))
x = Embedding(10000, 128)(inputs)
x = Conv1D(128, 3, activation='relu')(x)
outputs = GlobalMaxPooling1D()(x)

优点：局部特征捕捉能力强，训练速度快
缺点：难以建模长距离依赖
BERT
最佳实践：使用预训练模型微调
适用场景：标注数据 >5 万条，需处理复杂语义

文本预处理
特殊字符过滤（保留问号、叹号等情感符号）
领域词典增强（如金融领域添加 ” 年化收益率 ” 等术语）
向量化方法
TF-IDF：适合短文本和关键词敏感场景
Word2Vec：需配合领域语料 retrain
BERT 嵌入：直接使用 [CLS]token 向量

# 基于 scikit-learn 的 pipeline 示例
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

pipeline = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer(max_features=5000)),
    ('clf', RandomForestClassifier(n_estimators=200,
                                 class_weight='balanced'))
])

# 处理类别不平衡的两种方法
# 方法 1：class_weight 参数
# 方法 2：过采样 SMOTE

宏观 F1：适用于类别重要性平等的场景
加权召回率：在风控等场景更关注少数类检出

贝叶斯优化示例

from skopt import BayesSearchCV
params = {'clf__n_estimators': (100, 500),
    'clf__max_depth': (3, 10)
}
opt = BayesSearchCV(pipeline, params, n_iter=20, scoring='f1_macro')

学习率调度
Cosine 衰减：适合 BERT 微调
热重启策略：配合早停法使用

同义词替换：使用领域同义词库
回译增强：中英互译生成新样本
模板生成：针对规则明确的类别

Flask API 封装

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    text = request.json['text']
    proba = model.predict_proba([text])
    return jsonify({'class': model.classes_[proba.argmax()],
        'confidence': proba.max()})