零样本文档分类是指在没有见过某类别的训练样本的情况下，对该类别的文档进行分类。这种问题在实际应用中非常常见，因为很多时候我们无法获得所有可能的类别的样本。因此，零样本文档分类是一种非常重要的文本分类问题。本文将介绍零样本文档分类的方法和应用。
什么是零样本文档分类？
在传统的文本分类任务中，我们通常会有一组已经标记好类别的训练样本，然后使用这些训练样本来训练一个分类器。然后，我们可以使用这个分类器来对新的文档进行分类。但是，在零样本文档分类中，我们没有任何已知类别的训练样本。这种情况下，我们需要使用其他方法来对未知类别的文档进行分类。
零样本文档分类的方法
1.基于词向量的方法
基于词向量的方法是一种常用的零样本文档分类方法。这种方法的基本思想是，使用已知类别的训练样本来学习一个词向量空间，然后使用这个空间来表示文档。对于未知类别的文档，我们可以使用该文档中的词向量与训练样本中的词向量进行比较，从而确定其类别。
基于词向量的方法有很多不同的变体，其中最常见的是基于预训练的词向量。这种方法使用预训练的词向量，例如Word2Vec或GloVe，来学习词向量空间。然后，我们可以使用这个空间来表示文档，并使用已知类别的训练样本来训练一个分类器。对于未知类别的文档，我们可以将其词向量表示与已知类别的训练样本的词向量表示进行比较，从而确定其类别。
2.基于知识图谱的方法
基于知识图谱的方法是另一种常用的零样本文档分类方法。这种方法的基本思想是，使用已知类别的训练样本中的语义信息来构建一个知识图谱，然后使用这个知识图谱来表示文档。对于未知类别的文档，我们可以将其表示为知识图谱中的节点，并使用图谱中已知类别的节点来进行分类。
基于知识图谱的方法需要对训练样本进行语义解析和知识抽取，因此比较复杂。但是，它可以捕捉到文档的高层次语义信息，因此在某些情况下可以得到更好的分类效果。
3.基于元学习的方法
基于元学习的方法是最近提出的一种零样本文档分类方法。这种方法的基本思想是，使用已知类别的训练样本来训练一个元分类器，该元分类器可以根据文档的元特征（例如文档的长度、词频分布等）来预测文档的类别。然后，对于未知类别的文档，我们可以使用元分类器来预测其类别。
基于元学习的方法需要大量的训练样本和计算资源，但是可以对未知类别的文档进行准确的分类。
零样本文档分类的应用
零样本文档分类在自然语言处理领域有着广泛的应用，例如：
1.多语言文本分类
在多语言的情况下，我们可能无法获得所有语言的训练样本。因此，零样本文档分类可以用来对未知语言的文本进行分类。
2.新闻分类
在新闻分类中，每天都会出现各种各样的新闻主题，而且很难获得所有主题的训练样本。因此，零样本文档分类可以用来对新的主题进行分类。
3.商品分类
在电商领域，我们可能会遇到新的商品类别，而且很难获得所有类别的训练样本。因此，零样本文档分类可以用来对新的商品类别进行分类。
