以下方案面向您的业务与技术环境（英/西语客服文本、Kafka/Parquet、Java 17 推理、K8s 无 GPU、TensorFlow/Keras/OpenNLP/FastText），以可落地的端到端步骤说明为主，并包含可直接执行的代码示例。
-
数据收集
- 数据来源说明
- 历史训练数据：使用每日 Parquet 快照（2024-01 至 2024-10 为训练+验证；2024-11 作为独立测试集，评估时间外推能力）。
- 在线推理数据：Kafka 流式 JSON（字段 ticket_id、lang、text、intent、resolved、csat、ts）。
- 标签来源：优先使用 csat 作为情感弱监督标签（建议阈值：csat≥4=positive，csat=3=neutral，csat≤2=negative）。无 csat 的样本在初期训练可忽略；后续可用弱标注（词典/表情/规则）或小规模人工标注增强。
- 数据提取方法
- 历史数据抽取（Parquet）
- 过滤 lang∈{en, es}，去重（ticket_id 保留最新 ts），去除空文本。
- 时间切分：训练+验证集为 2024-01~2024-10，测试集为 2024-11。
- 流式数据（Kafka）
- 消费在线 text，实时推理，写入 PostgreSQL（或回 Kafka 结果主题），记录 model_version 与置信度。
-
数据预处理
- 文本清洗
- 统一编码与规范化（NFKC），统一大小写（保留西语重音可不去除；只在需要时做去重音）。
- 替换或屏蔽噪音：URL、邮箱、订单号/数字（用占位符 、、）、多余空白。
- 表情与常见 Emoji 归一化为情感词，例如 🙂→ “smiley_pos”、🙁→ “smiley_neg”（保留为 token）。
- 分词
- 训练/部署一致性优先：使用 Keras TextVectorization 实现标准化与分词，随模型一起导出；避免训练/推理不一致。
- 可选：分析阶段用 spaCy（en_core_web_sm、es_core_news_sm）做错误案例抽样分析，但不进入生产推理路径。
- 标准化
- 在文本首部加入语言提示 token，如 “<lang_en> ”或“<lang_es> ”，帮助单一模型覆盖双语。
- 长文本截断到固定长度（如 200-300 token），保留句首/句尾较重要信息。
-
工具选择
- 推荐的NLP库
- 训练（Python）：TensorFlow/Keras（核心）、可选 NLTK/spaCy 做探索性分词/词性分析；FastText 用于快速基线。
- 推理（Java）：TensorFlow Serving（侧车容器）+ Java 客户端HTTP/GRPC；或 TensorFlow Java API（直接加载 SavedModel）。
- Java 预处理（可选）：OpenNLP（仅在不随模型导出 TextVectorization 时使用）。
- 安装命令
- Python
- pip install "tensorflow>=2.14" pandas pyarrow
- 可选：pip install spacy && python -m spacy download en_core_web_sm es_core_news_sm
- 可选（基线）：下载 fastText 可执行文件
- Java（Maven 依赖示例，二选一）
- 使用 TF Serving 侧车：无需 TF Java，使用 HTTP 客户端（OkHttp/Apache HttpClient）。
- 直接加载 SavedModel（需要 TF Java）：
- org.tensorflowtensorflow-core-platform0.5.0
-
特征提取
- 技术讲解
- 词袋/TF-IDF：快速、可解释；适合与线性分类器或浅层网络结合；缺点是上下文与词序信息弱。
- 序列嵌入（Embedding + LSTM/BiLSTM）：保留词序与上下文，适合情感分类；在 CPU 条件下仍可训练/推理。
- 实现代码示例
- TF-IDF（Keras TextVectorization，输出 TF-IDF，接 Dense 分类器）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
max_tokens = 30000
tfidf_vec = layers.TextVectorization(
max_tokens=max_tokens,
output_mode="tf-idf",
standardize="lower_and_strip_punctuation" # 可替换为自定义函数
)
# 适配词表（在 fit 前先调用 adapt）
# tfidf_vec.adapt(tf.data.Dataset.from_tensor_slices(texts_train).batch(1024))
inp = layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.string, name="text")
x = tfidf_vec(inp)
x = layers.Dense(256, activation="relu")(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
out = layers.Dense(3, activation="softmax")(x)
tfidf_model = models.Model(inp, out)
tfidf_model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
- LSTM（TextVectorization 输出 token id → Embedding → BiLSTM）
import re
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
max_tokens = 30000
seq_len = 220
emb_dim = 100
lstm_units = 64
def custom_standardize(x):
# 保留重音；替换 url/email/数字；小写；压缩空白
x = tf.strings.lower(x)
x = tf.strings.regex_replace(x, r'https?://\S+|www\.\S+', ' <url> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\S+@\S+', ' <email> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\d+', ' <num> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\s+', ' ')
return x
vec = layers.TextVectorization(
max_tokens=max_tokens,
output_mode="int",
output_sequence_length=seq_len,
standardize=custom_standardize
)
# vec.adapt(ds_text_train) # ds_text_train: tf.data.Dataset of strings
inp = layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.string, name="text")
x = vec(inp)
x = layers.Embedding(max_tokens, emb_dim, name="embed")(x)
x = layers.Bidirectional(layers.LSTM(lstm_units, return_sequences=False))(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
out = layers.Dense(3, activation="softmax")(x)
lstm_model = models.Model(inp, out)
lstm_model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy", tf.keras.metrics.Precision(name="precision"),
tf.keras.metrics.Recall(name="recall")])
-
模型选择
- 候选算法与比较
- FastText（supervised）
- 优点：极快（CPU 友好）、强 n-gram 表征、低内存；非常适合作为强基线与线上 fallback。
- 缺点：较弱的上下文/长依赖。
- TF-IDF + 浅层网络（或线性分类器）
- 优点：训练快、可解释；在短文本上效果稳定。
- 缺点：词序缺失，对讽刺/否定理解较弱。
- BiLSTM（推荐主模型）
- 优点：捕获词序与上下文；对英语/西语通用；资源可控（无 GPU 可行）。
- 缺点：训练时间高于以上两者；对超长文本仍有限制。
- 轻量 Transformer（如 Distil-mBERT）
- 在您硬件（无 GPU）上训练成本偏高；可后续考虑蒸馏/量化模型进行替换。
- 结论
- 先训练 FastText 与 TF-IDF 基线，校验数据/标签质量与上限。
- 在相同数据上训练 BiLSTM，并用验证集对比，择优上线；FastText 可作为回退模型。
-
模型训练
- 数据划分
- 测试集：固定为 2024-11（时间外推评估）。
- 训练/验证：从 2024-01~2024-10 中按 lang 与 label 分层切分（例如 90/10）。
- 去重与泄露防护：按 ticket_id 去重；同一 ticket 记录不可跨集合。
- 训练指令与代码（端到端样例，Parquet→训练→导出 SavedModel）
# train_lstm_sentiment.py
import os, math
import pandas as pd
import pyarrow.dataset as ds
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, callbacks
PARQUET_PATH = "/path/to/parquet" # 目录或通配
EXPORT_DIR = "export/sentiment_lstm/1" # 版本号用于 TF Serving
BATCH = 128
EPOCHS = 8
MAX_TOKENS = 30000
SEQ_LEN = 220
EMB = 100
LSTM_UNITS = 64
LANG_TOK = {"en": "<lang_en>", "es": "<lang_es>"}
LABEL2ID = {"neg":0, "neu":1, "pos":2}
def map_label(csat):
if pd.isna(csat): return None
if csat <= 2: return "neg"
if csat == 3: return "neu"
return "pos"
def load_df():
dataset = ds.dataset(PARQUET_PATH, format="parquet")
table = dataset.to_table(columns=['ticket_id','lang','text','csat','ts'])
df = table.to_pandas()
df = df[df['lang'].isin(['en','es'])]
df = df.dropna(subset=['text'])
df['label'] = df['csat'].apply(map_label)
df = df.dropna(subset=['label'])
df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'])
# 去重：保留最新
df = df.sort_values('ts').drop_duplicates('ticket_id', keep='last')
# 语言 token
df['text'] = df.apply(lambda r: f"{LANG_TOK.get(r['lang'],'')} {r['text']}", axis=1)
return df
def stratified_split(df, val_ratio=0.1, test_start="2024-11-01"):
test = df[df['ts'] >= test_start]
trainval = df[df['ts'] < test_start].sample(frac=1, random_state=42)
train_parts, val_parts = [], []
for (lab, lang), g in trainval.groupby(['label','lang']):
n_val = int(len(g) * val_ratio)
val_parts.append(g.iloc[:n_val])
train_parts.append(g.iloc[n_val:])
train = pd.concat(train_parts); val = pd.concat(val_parts)
return train, val, test
def make_ds(texts, labels, batch=BATCH, shuffle=False):
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((texts.values, labels.values))
if shuffle: ds = ds.shuffle(10000, seed=42)
return ds.batch(batch).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
def custom_standardize(x):
x = tf.strings.lower(x)
x = tf.strings.regex_replace(x, r'https?://\S+|www\.\S+', ' <url> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\S+@\S+', ' <email> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\d+', ' <num> ')
x = tf.strings.regex_replace(x, r'\s+', ' ')
return x
def build_model():
vec = layers.TextVectorization(
max_tokens=MAX_TOKENS, output_mode="int",
output_sequence_length=SEQ_LEN, standardize=custom_standardize, name="vectorize"
)
inp = layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.string, name="text")
x = vec(inp)
x = layers.Embedding(MAX_TOKENS, EMB, name="embed")(x)
x = layers.Bidirectional(layers.LSTM(LSTM_UNITS))(x)
x = layers.Dropout(0.3)(x)
out = layers.Dense(3, activation="softmax")(x)
model = models.Model(inp, out)
model.vec = vec
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy", tf.keras.metrics.Precision(name="precision"),
tf.keras.metrics.Recall(name="recall")])
return model
def main():
df = load_df()
train, val, test = stratified_split(df)
y_map = lambda s: s.map(LABEL2ID).astype('int32')
ds_text_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train['text'].values).batch(1024)
model = build_model()
model.vec.adapt(ds_text_train)
# class weight (防类别不平衡)
counts = train['label'].value_counts()
total = len(train)
class_weight = {LABEL2ID[k]: total/(3*counts[k]) for k in LABEL2ID}
ds_tr = make_ds(train['text'], y_map(train['label']), shuffle=True)
ds_va = make_ds(val['text'], y_map(val['label']))
ds_te = make_ds(test['text'], y_map(test['label']))
es = callbacks.EarlyStopping(monitor="val_accuracy", patience=2, restore_best_weights=True)
model.fit(ds_tr, validation_data=ds_va, epochs=EPOCHS, class_weight=class_weight, callbacks=[es])
# 评估
metrics = model.evaluate(ds_te, return_dict=True)
print("Test metrics:", metrics)
# 导出 SavedModel（包含 TextVectorization）
os.makedirs(EXPORT_DIR, exist_ok=True)
model.save(EXPORT_DIR) # 目录命名为版本号，便于 TF Serving
print("Saved to", EXPORT_DIR)
if __name__ == "__main__":
main()
- 快速基线（FastText）
- 训练样本准备：一行一条，“__label__pos <lang_en> text...”
# 生成训练/验证/测试 txt（示例思路）
# 每行格式: __label__pos <lang_en> your text...
./fasttext supervised -input train.txt -output ft_model -lr 0.5 -epoch 10 -wordNgrams 2 -dim 100 -loss hs
./fasttext test ft_model.bin valid.txt
./fasttext predict-prob ft_model.bin test.txt > preds.txt
- 模型评估
- 指标解释
- 准确率 accuracy：整体正确比例。
- 精确率 precision：预测为某类中真正某类的比例。
- 召回率 recall：某类样本被正确召回的比例。
- F1（宏平均 Macro-F1 推荐）：各类别 F1 的平均，关注不平衡。
- 计算与解读方法
- 在 Keras 中记录 accuracy/precision/recall；额外计算 Macro-F1 与分语言指标：
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report, f1_score # 若不使用 sklearn，则自行实现 F1
y_true = test['label'].map(LABEL2ID).values
y_prob = model.predict(make_ds(test['text'], y_map(test['label']))) # (N,3)
y_pred = y_prob.argmax(axis=1)
print("Macro-F1:", f1_score(y_true, y_pred, average='macro'))
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=['neg','neu','pos']))
# 分语言评估
for lg in ['en', 'es']:
mask = test['lang']==lg
print(lg, f1_score(y_true[mask], y_pred[mask], average='macro'))
- 阈值/代价敏感：若业务更关心负向召回，可对负向类别设置更高阈值或使用类权重/焦点损失。
- 模型部署
- 集成方法（推荐：TF Serving 侧车 + Java 微服务 HTTP 调用）
- 导出的 SavedModel 放入镜像或挂载存储；TF Serving 容器加载指定 model_name/version。
- Java 微服务批量发送字符串数组到 TF Serving REST，返回 logits/probs 与类别。
- Kafka→(Microservice→TF Serving)→PostgreSQL/结果 Kafka：以 ticket_id 为幂等键写入。
- Java 代码片段（HTTP 调 TF Serving）
// 使用 OkHttp 发送到 TF Serving REST（serving_default 签名接受 string 输入）
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
String[] texts = new String[] {
"<lang_en> package arrived late, very disappointed",
"<lang_es> excelente servicio, gracias!"
};
String payload = "{\"instances\":" + new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper().writeValueAsString(texts) + "}";
Request req = new Request.Builder()
.url("http://tf-serving:8501/v1/models/sentiment_lstm:predict")
.post(RequestBody.create(payload, MediaType.parse("application/json")))
.build();
try (Response resp = client.newCall(req).execute()) {
String body = resp.body().string();
// 解析 {"predictions":[[p_neg,p_neu,p_pos], ...]}
// 取 argmax 为类别，最大值为置信度
}
- Kafka 消费与批处理
- 建议微批（如 64/128 条）聚合后一次请求 TF Serving，显著提升吞吐。
- 目标吞吐 5万条/小时≈14 rps；2 副本、批量=64 基本轻松满足，CPU 使用率较低。
- PostgreSQL 持久化（示例表）
- 表字段：ticket_id (PK), ts, lang, sentiment, prob, model_version, intent(optional)
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sentiment_predictions (
ticket_id TEXT PRIMARY KEY,
ts TIMESTAMPTZ NOT NULL,
lang TEXT NOT NULL,
sentiment TEXT NOT NULL, -- neg/neu/pos
prob REAL NOT NULL,
model_version TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);
- K8s 部署要点
- 微服务与 TF Serving 同 Pod（sidecar）或同节点亲和；设置 liveness/readiness。
- 水平扩展：HPA 基于 CPU/QPS；ELK 日志追踪预测延迟/错误率。
- 资源建议：推理容器每副本 500m-1 vCPU/1-2GB RAM 起；TF Serving 分配 1-2 vCPU/2-4GB RAM。
- 持续更新与优化
- 数据与再训练
- 每月/双周增量再训练（滚动窗口，确保近期分布）；保留 2024-11 风格的时间外推测试。
- 主动学习：优先人工审核模型低置信度或分歧样本，充实训练集。
- 质量监控：按语言/意图/是否 resolved 细分监控 Macro-F1、负向召回；做数据漂移检测（PSI/分布对比）。
- 参数调优与技术演进
- 调参：max_tokens、seq_len、emb_dim、lstm_units、dropout、batch/学习率；网格/贝叶斯搜索。
- 架构：BiLSTM→BiLSTM+注意力；或引入多任务学习（同时预测 sentiment 与 csat）。
- 词向量：尝试加载预训练 fastText 多语词向量初始化 Embedding（提升冷启动表现）。
- 轻量 Transformer：蒸馏/量化的多语模型（推理端可用 int8 量化）在资源允许时A/B。
- 工程与治理
- 模型版本化与回滚（模型注册表/标签）；灰度发布与 A/B 测试。
- 监控：延迟、吞吐、错误率、各类阈值命中情况；业务相关 KPI（如负向工单处理 SLA）。
- 文档化：特征/预处理/标签规则与变更记录，便于审计与合规。
补充：示例数据准备（Python，从 Parquet 生成 FastText 训练文件）
import pandas as pd, pyarrow.dataset as ds
def to_label(csat):
if pd.isna(csat): return None
if csat <= 2: return "__label__neg"
if csat == 3: return "__label__neu"
return "__label__pos"
dataset = ds.dataset("/path/to/parquet", format="parquet")
df = dataset.to_table(columns=['ticket_id','lang','text','csat','ts']).to_pandas()
df = df[df['lang'].isin(['en','es'])].dropna(subset=['text'])
df['label'] = df['csat'].apply(to_label)
df = df.dropna(subset=['label'])
df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'])
df = df.sort_values('ts').drop_duplicates('ticket_id', keep='last')
df['text'] = df.apply(lambda r: f"{'<lang_en>' if r['lang']=='en' else '<lang_es>'} {r['text']}", axis=1)
train = df[df['ts'] < '2024-11-01']
test = df[df['ts'] >= '2024-11-01']
def dump(df, path):
with open(path, 'w', encoding='utf8') as f:
for _, r in df.iterrows():
f.write(f"{r['label']} {r['text'].replace('\n',' ')}\n")
dump(train, "train.txt")
dump(test, "test.txt")
关键实践总结
- 数据：用 csat 标注起步，确保按时间与语言分层切分，避免泄露；样本量 18 万足够训练稳健 BiLSTM。
- 预处理：将标准化/分词封装进 TextVectorization 并随模型导出，确保训练/推理一致。
- 模型：以 FastText/TF-IDF 作基线，BiLSTM 为主；按业务重点调整类权重与阈值。
- 评估：使用 Macro-F1 与分语言分层评估，关注负向召回。
- 部署：TF Serving 侧车 + Java 微服务批量请求，轻松满足 5 万/小时吞吐，支持水平扩展。
- 持续优化：定期再训练、主动学习与监控漂移；逐步验证更先进架构与预训练向量/蒸馏模型。
