文本分类十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年文本分类还是“手工特征+Bag-of-Words+SVM/Naive Bayes”的浅层规则时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA端到端意图级分类+实时社交情感理解+量子鲁棒自进化”的具身智能时代，中国从跟随TextCNN跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek等主导），分类准确率从~85–90%飙升至>99%全场景零样本，实时性从离线到毫秒级，支持多语言/情感/意图/多模态，推动文本分类从“关键词匹配”到“像人一样实时理解深层意图与情感”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工特征+浅层分类时代

• 核心特征：文本分类以BoW/TF-IDF手工特征+Naive Bayes/SVM/Logistic或初步TextCNN/BiLSTM为主，准确率85–92%，离线为主，主要情感/主题分类。
• 关键进展：
  • 2015年：BoW+SVM经典。
  • 2016–2017年：TextCNN卷积文本分类革命。
  • 2018年：BiLSTM+Attention上下文初步。
• 挑战与转折：上下文弱、泛化差；预训练大模型兴起。
• 代表案例：微博情感分类BoW+SVM，中国电商评论分类领先。

2. 2019–2022：预训练大模型+少样本时代

• 核心特征：BERT/RoBERTa/ERNIE千亿级预训练+Few-shot/Zero-shot分类，准确率93–97%，实时化，支持多语言/少样本。
• 关键进展：
  • 2019年：BERT预训练革命。
  • 2020–2021年：GPT-3少样本+ERNIE中文优化。
  • 2022年：华为盘古千亿+百度文心ERNIE分类产业化。
• 挑战与转折：仅文本、静态；多模态VLA需求爆发。
• 代表案例：华为盘古多语言分类，百度文心意图分类。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿–十万亿级多模态大模型+VLA端到端统一分类+视觉/语音/动作意图+量子辅助鲁棒，自进化（越用越准）。
• 关键进展：
  • 2023年：GPT-4V/PaLM-E多模态分类，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 +量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-R1 + Grok-4，全域动态社交意图分类+行动直出，普惠手机/座舱/机器人端。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级多模态意图分类），银河通用2025人形（VLA社交意图分类）。

一句话总结

从2015年BoW手工特征的“关键词匹配”到2025年VLA量子自进化的“全域动态社交意图大脑”，十年间文本分类由浅层规则转向多模态语义闭环，中国主导ERNIE→盘古→通义千问→DeepSeek-VL→VLA分类创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动NLP从“浅层标签分类”到“像人一样实时多感官理解深层意图与情感”的文明跃迁，预计2030年分类准确率>99.99%+全域永不失真自愈。

数据来源于GLUE/SQuAD/CLUE基准、ACL综述及中国厂商技术白皮书。