一个面向文本分类的中文特征词自动抽取方法
词语特征词提取
词语特征词提取
词语特征是指在自然语言处理任务中，通过对文本进行分析和处理，提取出能够表示该文本内容或特点的关键词或短语。
常用的词语特征提取方法包括：
1. 词频统计：通过统计文本中每个词语出现的频率，选取出现频率较高的词语作为特征词。
常用的方法有词袋模型和TF-IDF。
2. N-gram模型：将文本切分为连续的N个词语片段，选取频率较高的片段作为特征词。
常用的N值有1、2、3。
3. 关键词提取：利用文本中词语的重要度或权重，选取权重较高的词语作为特征词。
常用的方法有TextRank和基于TF-IDF 的关键词提取。
4. 主题模型：通过建立主题模型，将文本表示为一组主题的分布，选取主题概率较高的词语作为特征词。
常用的主题模型有Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Non-negative Matrix Factorization (NMF)。
5. 词性标注：将词语按照其词性分类，选取特定词性的词语作为特征词。
常用的词性标注工具有NLTK和Stanford NLP。
在实际应用中，可以根据具体任务的需求选择合适的特征提取方法。
文本分类及其特征提取
文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。
文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。
在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。
特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。
下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。
常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。
- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。
TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。
TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。
-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。
将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。
Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。
- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。
Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。
一个面向文本分类的中文特征词自动抽取方法
（ｎ ｒ ａｉｎ ａ ｄ Ｎ ｔｏｋ Ｃ ｎｅ ， ａｂｎ Ｉｓ ｔｔ ｏ ｅ ｈ ｏ ｇ ， ａｂｎ １ ０ ０ ） Ｉｆ ｍ ｔ ｎ ｅｗ ｒ ｅ ｔｒＨ ｒｉ ｎｔｕｅ ｆＴ ｃ ｎｌ ｙ Ｈ ｒｉ ５ ０ １ ｏ ｏ ｉ ｏ
合 模 式 的 无 词 典特 征 词 自动 抽 取 方 法 ， 并通 过 实验 与传 统 的词 典 分 词 法进 行 了 比较 ． 果 表 明 ． 种 方 法 对 于 中 高 频 词 结 这 条 的 识 别 率接 近 于 词 典 分 词 法 ， 分 词 速 度 则远 远 高于 词 典 分 词 法 ． 够 满足 对 大规 模 开放 域 文 本 进 行 快 速 特 征 词 自动 而 能
抽 取 的 需 求
关 键 词 中文 特 征 词 自动抽 取 文本 分 类 汉 字 结 合 模 式 文 章 编号 １０ — ３ １ （０ ６ １— １５ ０ 文 献标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ － ２ ０ ）５ ０ ６ — ３ 中 图分 类 号 Ｔ ３ ｌ Ｐ ｌ
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｉ ｅ ｅ Ｌｅ ｉ ａ ｔ ｍ ｓ Ｍ ｔ ｏ ｆ Ｃｈ ｎ ｓ ｘ ｃ ｌＩｅ ’Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｆ ｒ Ｔｅ ｔ Ｃａ ｅ ０ ｉａ ｉｎ ｔ ａ ｔｏ ｏ ｘ ｔ ｇ ｒｚ ｔ０
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维普资讯
一
个面 向文本分类 的中文特征词 自动抽取方法
中文文本聚类中的特征提取
中文文本聚类中的特征提取在中文文本聚类中，特征提取是一个关键的步骤，它将文本数据转化为机器可识别的数值特征，以便进行聚类分析。
特征提取的质量直接影响聚类结果的准确性和可解释性。
以下是一些常用的中文文本特征提取方法：1. 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：将文本看作是一个词的集合，通过统计每个词在文本中出现的频次或者使用词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）对词进行加权，将文本表示为一个稀疏向量。
这些向量可以用来计算文本之间的相似性，从而进行聚类。
2. n-gram模型：将文本中相连的n个词看作一个整体，称为n-gram。
通过统计n-gram在文本中出现的频次或者使用TF-IDF进行加权，将文本表示为一个向量。
n-gram模型可以捕捉到词之间的局部顺序信息。
常见的n值包括1-gram（单词）、2-gram（连续两个单词）和3-gram（连续三个单词）。
3. 主题模型（Topic Model）：主题模型可以将文本表示为一组主题的分布，每个主题表示一种概念或主题。
其中，常用的主题模型包括潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）和潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA）。
通过主题模型，可以发现文本中隐藏的主题结构，从而进行聚类分析。
4. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，可以将每个词表示为一个稠密的向量。
Word2Vec尤其适合捕捉词之间的语义信息。
通过将文本中的词进行Word2Vec表示，可以得到一个词向量矩阵，然后通过计算文本特征向量的平均值或者加权平均值来表示整个文本。
5.文本结构特征：中文文本具有丰富的结构信息，例如句子的分词、词性标注、句法分析等。
这些结构信息可以作为文本的附加特征，用来丰富文本的表示。
文本特征提取以及分类结果分析
文本特征提取以及分类结果分析文本特征提取是文本挖掘领域的重要任务，通过对文本中的特征进行提取和表示，能够实现对文本的分类、聚类、情感分析等任务。
本文将介绍文本特征提取的常见方法，并利用这些特征进行文本分类，并对分类结果进行分析。
一、文本特征提取方法1.词袋模型（Bag of Words）词袋模型是文本特征提取的基本方法，它将一篇文本表示为一个词频向量。
首先对文本进行分词处理，然后统计每个词在文本中出现的频率，最后将每个词的频率作为特征，构成一个向量。
2.TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，对于每个词，它结合了在文本中出现的频率和在整个语料库中出现的频率。
TF（词频）表示词在文本中的频率，而IDF （逆文档频率）表示词在整个语料库中的频率。
TF-IDF的计算公式为：TF-IDF = TF * log(N / IDF)，其中N表示语料库中的文档数。
3. Word2VecWord2Vec是一种通过训练神经网络从文本中学习词的向量表示的方法。
它能够将每个词映射到一个固定维度的实数向量，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
Word2Vec的训练方法有两种：CBOW （Continuous Bag of Words）和Skip-gram。
4. GloVeGloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种利用全局语料统计信息来进行词向量训练的方法。
与Word2Vec类似，GloVe也能够将词转化为固定维度的实数向量，但是在计算上更加高效。
二、文本分类1.特征表示上述介绍的文本特征提取方法可以用于构建文本的特征表示。
通过选择合适的特征提取方法，可以有效地提取文本中的关键信息，帮助模型区分不同的类别。
2.模型训练常见的文本分类方法有朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
中文文本分类中特征提取的方法
忽 略 了词 语之 间 的相互影 响 、 互联 系． 相 而选用词 组 作 为特征 向量 ， 则会 相应增 大特 征空 间 ， 大增加 了 大
文本 的 内容 ， 自动地 判 别 文 本所 属 的一 个 或几 个 类 别． 于搜 集到 的 网 页 ， 对 首先 要 将 其 中 的广 告 信 息 ， ｈｍｌ ｔ 标记语 言等 干扰 项过 滤掉 ， 到有 用 的正 文 信 得 息 ， 以文本 的形式存 储 ． 并 而文本 大 多 由 自然语 言描
［ 摘
要 ］讨 论 了文 本 分 类 系 统 中的 特 征 提 取 方 法 ． 讨 了文 档 频 率 （ Ｆ 、 息增 益 （Ｇ）互 信 息 算 法 （ ） 探 Ｄ ）信 Ｉ 、 ＭＩ三
种 不 同 的特 征 提 取 方 法 对 中文 文 本 分 类 的 影 响 ， 提 出 了一 种 结 合 信 息 增 益 和 互 信 息 的特 征 提 取 方 法 ． 验 并 实
看成 由一 个个 句子 组 成 ， 滤 掉其 中的 标 点符 号 等 过 非文 字信 息 ， 通过 中文 处 理 软件 将 句 子 划分 为 若 再
干个 词 汇 ， 然后 根据 一定 策略进 行 降维 ， 到特 征 向 得
量． 例如 ， 研究表 明＿ ， 于大多数 的文本分 类系 统 ， １对 ］
实 验 结 果［ 表 明 ，Ｇ 是 最 有 效 的特 征 提 取 算 法 之 ２ Ｉ
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文本特征提取的常用方法
文本特征提取的常用方法在自然语言处理领域，文本特征提取是一个非常重要的工作。
通过对文本的特征进行提取，可以帮助机器学习算法更好地理解和处理文本数据。
本文将介绍文本特征提取的常用方法，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
词袋模型词袋模型是最简单也是最常用的文本特征提取方法之一。
它将一段文本看作一个袋子，里面装着各种词汇。
在词袋模型中，文本中的每个词都被视为一个特征，而文本的特征向量则由词汇表中每个词的出现次数构成。
这种方法简单直观，适用于许多文本分类和聚类任务。
TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于衡量词汇在文本中重要程度的方法。
它通过结合词汇在文本中的频率和在语料库中的稀有程度来计算权重。
具体来说，TF-IDF值由词汇在文本中的词频和在语料库中的逆文档频率两部分组成。
这种方法能够帮助过滤掉常见词汇，突出文本中的重要信息。
词嵌入词嵌入是一种将词汇映射到一个低维空间的方法，通常用于构建词汇的向量表示。
通过词嵌入，文本中的词汇可以被表示为一个稠密向量，其中每个维度代表了词汇的某种语义特征。
这种方法在自然语言处理任务中得到了广泛应用，比如文本分类、情感分析等。
主题建模主题建模是一种通过发现文本中潜在主题结构来进行特征提取的方法。
其中，最常用的主题模型是潜在狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。
LDA模型能够将文本中的词汇归纳为不同的主题，从而帮助理解文本的语义信息。
深度学习方法除了传统的特征提取方法外，近年来深度学习方法在文本特征提取方面也取得了很大的进展。
比如，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的文本表示模型能够学习到文本中丰富的语义特征，从而在文本分类、情感分析等任务中取得了很好的效果。
结语文本特征提取是自然语言处理中的一个重要环节，不同的文本特征提取方法适用于不同的任务和场景。
使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法
使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，而文本特征抽取是NLP的核心任务之一。
Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，它能够将文本中的词语转化为实数向量，进而用于文本分类、聚类、情感分析等任务。
本文将介绍使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法。
一、Word2Vec模型简介Word2Vec模型是由Google于2013年提出的一种词向量模型，它通过训练神经网络来学习词语的分布式表示。
Word2Vec模型有两种训练方式：Skip-gram和CBOW。
Skip-gram模型是基于上下文预测中心词语，而CBOW模型则是基于中心词语预测上下文。
在训练过程中，Word2Vec模型会根据语料库中的词语共现关系来更新词向量，从而使得相似的词语在向量空间中距离较近。
二、数据预处理在使用Word2Vec进行文本特征抽取之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。
首先，需要将文本数据分割成句子，并对句子进行分词。
分词可以使用现有的中文分词工具，如结巴分词。
其次，需要去除停用词，即那些在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，如“的”、“了”等。
最后，可以根据实际需求对文本进行其他预处理操作，如词性标注、词干提取等。
三、训练Word2Vec模型在进行文本特征抽取之前，我们需要先训练一个Word2Vec模型。
为此，我们需要准备一个大规模的语料库，其中包含足够多的文本数据。
可以使用维基百科、新闻语料库等公开数据集，也可以使用自己的数据集。
在训练Word2Vec模型时，需要指定一些参数，如词向量的维度、窗口大小、迭代次数等。
这些参数的选择会影响最终的词向量质量，需要根据实际情况进行调整。
四、文本特征抽取在训练好Word2Vec模型之后，我们可以使用它来进行文本特征抽取。
一种常见的方法是将文本中的每个词语转化为对应的词向量，然后将这些词向量进行平均或加权平均得到文本的表示向量。
文本挖掘中的关键词抽取与文本分类方法
文本挖掘中的关键词抽取与文本分类方法文本挖掘是一种通过自动化的方式从大量的文本数据中提取并发现有用的信息和知识的技术。
在文本挖掘中，关键词抽取和文本分类是两个重要的任务，它们能够帮助我们对文本进行深入的分析和应用。
关键词抽取是文本挖掘中的一项基础任务，它旨在从文本中自动地识别和提取出最具代表性和重要性的关键词或短语。
这些关键词可以用来描述文本的主题、内容和特征，为后续的文本分析和理解提供基础。
关键词抽取的方法可以分为基于统计的方法和基于语言学的方法。
基于统计的关键词抽取方法利用词频、信息熵等统计量来计算词语的重要性，常用的算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）和TextRank。
TF-IDF方法根据词在文档中的出现频率和在语料库中的普遍程度来计算词的重要性，一般认为在文档中出现次数较多，而在其他文档中很少出现的词语更具有代表性。
TextRank算法则基于类似于PageRank的图模型，将词语看作节点，词语间的共现关系看作边，通过迭代计算节点的重要性得到关键词。
基于语言学的关键词抽取方法则从语义和语法的角度来识别关键词。
例如，利用词性标注和句法分析等技术，可以抽取出名词短语、专有名词和动词短语等作为关键词。
此外，还可以利用词义关联性和上下文信息等进行关键词的识别。
文本分类是文本挖掘中的另一项重要任务，它旨在将文本根据其内容或属性分到不同的类别中。
文本分类可以应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等多种场景。
常用的文本分类方法包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于机器学习的文本分类方法主要利用监督学习的思想，通过给模型提供带有标签的训练样本，让模型学习文本和类别间的关系，从而对新的文本进行分类。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归等。
这些算法在构建特征表示和选择合适的特征组合方面有着重要的作用。
基于深度学习的文本分类方法则利用深度神经网络模型对文本进行建模和表示学习。
一种基于语义分析的中文特征值提取方法
一种基于语义分析的中文特征值提取方法
基于语义分析的中文特征值提取方法是一种被广泛用于文本处理
和自然语言处理研究领域的技术。
该方法可以从文本中提取出有效的
特征值，用于文本分类与检索。
它能够准确提取出文本单元的解释特征，以有效地描述文本的内容和语义，从而改进文本处理中的检索准
确性和召回率。
基于语义分析的中文特征值提取方法通常包括以下几个步骤：第
一步，首先分析文本文本语义，尝试抽取文本中的主题、情感、情景
以及意图等高级特征；第二步，根据这些特征对文档的话题进行细粒
度的划分;第三步，根据文档的划分结果提取出特征值；最后，输出特
征值以及相关的语义信息，用于文本分类、检索和聚类等相关任务。
基于语义分析的中文特征值提取方法可以有效解决传统特征提取
方法在提取字词、短语上所存在的维数灾难问题。
该方法可以从更高
级别的文本解释特征，如主题、情感等方面，来抽取文本特征，进一
步降低文本处理中的维数灾难，从而提高文本处理中的效率和准确性，为文本处理研究提供更实用的语义特征值抽取技术。
使用关键词提取进行文本特征抽取的步骤
使用关键词提取进行文本特征抽取的步骤在信息爆炸的时代，海量的文本数据需要被处理和分析。
文本特征抽取是文本挖掘和自然语言处理中的重要步骤之一。
关键词提取是文本特征抽取的一种常见方法，通过提取文本中的关键词，可以帮助我们理解文本的主题、内容和情感。
本文将介绍使用关键词提取进行文本特征抽取的步骤。
步骤一：预处理文本数据在进行关键词提取之前，我们需要对文本数据进行预处理。
预处理包括去除文本中的噪声，如标点符号、停用词等。
同时，还需要进行分词，将文本切分成一个个的词语。
分词可以使用中文分词工具，如jieba分词等。
预处理之后，我们可以得到干净的文本数据，方便后续的处理。
步骤二：构建词频矩阵构建词频矩阵是关键词提取的关键步骤之一。
词频矩阵是一个矩阵，其中的每个元素表示对应词语在文本中的出现次数。
可以使用Python中的CountVectorizer 类来构建词频矩阵。
该类可以自动将文本数据转换成词频矩阵的形式。
步骤三：计算关键词权重在得到词频矩阵之后，我们需要计算每个词语的权重。
常见的权重计算方法有TF-IDF和TextRank等。
TF-IDF是一种常用的权重计算方法，它考虑了词语在文本中的频率和在整个语料库中的重要性。
TextRank是一种基于图的排序算法，通过计算词语之间的关系来确定词语的权重。
可以使用Python中的TfidfTransformer 类和TextRank算法库来计算关键词的权重。
步骤四：提取关键词在计算了关键词的权重之后，我们可以根据权重来提取关键词。
可以设置一个阈值，只保留权重高于阈值的关键词。
同时，还可以根据关键词的权重对关键词进行排序，选择权重最高的关键词作为代表。
可以使用Python中的sort函数来对关键词进行排序。
步骤五：可视化关键词提取结果为了更直观地理解关键词提取的结果，我们可以将提取出的关键词进行可视化。
可以使用Python中的词云库，如WordCloud库，将关键词绘制成词云图。
文本特征提取方法
文本特征提取方法文本特征提取是NLP（自然语言处理）中的一项重要任务，它的目标是将文本数据转化为计算机可以处理的数值形式，以便于后续的分析和建模。
文本特征提取方法可以分为两大类：基于统计的方法和基于深度学习的方法。
下面将详细介绍这两大类方法以及它们的一些常用技术。
一、基于统计的方法基于统计的方法是一种经典的文本特征提取方法，它通过对文本数据进行统计分析，提取出一些有用的特征。
以下是几种常见的基于统计的特征提取方法：1.特征词频统计特征词频统计是一种简单有效的文本特征提取方法。
它通过统计文本中每个词出现的次数，并将其作为特征。
常用的统计方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。
TF表示词在文本中出现的频率，IDF表示词在整个语料库中的重要性。
可以通过TF-IDF的方式计算词的特征值，更准确地反映词的重要性。
2. N-gram模型N-gram模型是一种基于统计的特征提取方法，它考虑了词之间的上下文关系。
N-gram模型将文本分割为连续的N个词或字符，统计每个N-gram的出现次数，并将其作为特征。
N-gram模型在语言模型、句子相似度计算等任务中有广泛应用。
3.词袋模型词袋模型是一种简化的特征提取方法，它将文本看作是一个词的集合，忽略了词的顺序和上下文关系。
词袋模型将文本表示为一个向量，向量的每个元素表示一个词，并统计该词在文本中的出现次数或权重。
词袋模型在文本分类、情感分析等任务中常被使用。
二、基于深度学习的方法近年来，深度学习的快速发展为文本特征提取带来了新的方法和思路。
基于深度学习的方法能够自动地学习和表示文本的特征，具有更强的表达能力。
以下是几种常见的基于深度学习的特征提取方法：1. Word2VecWord2Vec是一种基于深度学习的词嵌入技术，它将词映射到一个低维向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
Word2Vec可以通过训练一个神经网络模型来学习词向量，这些词向量可以作为文本的特征。
文本特征提取的常用方法(四)
文本特征提取的常用方法在信息检索、自然语言处理、情感分析等领域，文本特征提取是一项非常重要的工作。
它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有价值的信息，为后续的分析和处理提供支持。
本文将介绍文本特征提取的常用方法，包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。
一、词袋模型词袋模型是文本特征提取的最基本方法之一。
它将文本表示为一个由词语构成的集合，忽略词语出现的顺序和语法结构。
在词袋模型中，每个文档可以表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词语，值表示该词语在文档中的出现次数或者频率。
词袋模型简单易懂，适用于大规模文本数据的处理，但是它无法捕捉词语之间的关系和语义信息。
二、TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，它可以度量一个词语在文档集合中的重要性。
TF-IDF将词语的权重表示为词频（TF）和逆文档频率（IDF）的乘积，其中词频表示该词语在特定文档中的出现频率，逆文档频率表示该词语在整个文档集合中的稀有程度。
TF-IDF 能够降低常见词语的权重，提高罕见词语的权重，从而更好地反映词语的重要性。
三、Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它能够将词语映射到低维连续空间中的向量。
Word2Vec通过训练一个神经网络模型，学习词语之间的语义关系和相似度。
在Word2Vec中，每个词语都被表示为一个稠密的向量，向量之间的距离可以反映词语之间的语义关系。
Word2Vec能够更好地捕捉词语之间的语义信息，适用于自然语言处理任务中的词语表示和相似度计算。
四、BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它能够学习文本中的双向上下文表示。
BERT通过预训练大规模的语言模型，学习词语之间的语义关系和上下文信息，然后可以在各种自然语言处理任务中进行微调。
文本特征提取的步骤
文本特征提取是将文本数据转换为可以用于机器学习模型的特征向量的过程。
这个过程通常包括以下步骤：
1. 数据预处理：包括文本清洗（去除无关字符、纠正错误等）、分词（将文本分解为单词或词汇单元）、去除停用词（删除常见的无意义词汇，如“的”、“和”、“是”等）以及词干提取或词形还原（减少单词到其基本形式）。
2. 特征选择：确定哪些词汇或短语对于建模来说是重要的。
这可以通过各种方法来实现，如词频统计、TF-IDF（词频-逆文档频率）、文本聚类等。
3. 特征表示：将选定的特征转换为机器学习算法可以处理的格式。
这可能包括词向量（如Word2Vec、GloVe等）、n-gram特征（如二元语法、三元语法等）、或者更复杂的表示如深度学习模型产生的特征。
4. 特征编码：将文本特征转换为数值型特征向量。
这通常涉及到维度缩放（如标准化或归一化）和独热编码（one-hot encoding）等方法。
5. 模型训练前的准备：可能包括划分训练集和测试集、处理不平衡数据集、以及进行任何必要的数据增强。
6. 模型训练与验证：使用提取的特征来训练机器学习模型，并通过交叉验证等方法来评估模型的性能。
7. 特征优化：根据模型在训练和验证过程中的表现，可能需要回到前面的步骤中进行调整，以优化特征提取过程和模型的性能。
countvectorizer方法对文本进行特征提取
countvectorizer方法对文本进行特征提取如何使用CountVectorizer方法对文本进行特征提取在自然语言处理领域中，特征提取是非常重要的一环。
特征提取的目的是将文本数据转化为机器学习算法可以理解和处理的数值特征。
CountVectorizer是一种常用的特征提取方法，它可以将文本转化为词频矩阵。
在本文中，我们将一步一步地介绍如何使用CountVectorizer方法对文本进行特征提取。
步骤一：导入必要的库首先，我们需要导入一些必要的库，包括numpy、pandas和sklearn。
其中，sklearn是Python中常用的机器学习库，我们将使用它来实现CountVectorizer方法。
pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer步骤二：准备文本数据集接下来，我们需要准备一个文本数据集，以便进行特征提取。
可以选择一个具有代表性的文本数据集，或者自己创建一个简单的数据集。
在这里，我们以电影评论为例，创建一个包含两个电影评论的数据集。
pythondata = {'comment': ['这部电影非常好看', '这部电影很失望']}df = pd.DataFrame(data)步骤三：创建CountVectorizer对象然后，我们需要创建一个CountVectorizer对象。
CountVectorizer对象可以帮助我们将文本数据转化为词频矩阵。
pythonvectorizer = CountVectorizer()步骤四：拟合数据集接下来，我们需要使用拟合（fit）方法将数据集应用到CountVectorizer 对象上。
拟合过程会进行一些处理，例如去掉标点符号、转化为小写字母等等。
ik-analyzer原理
ik-analyzer原理IK-Analyzer是一款功能强大的文本分析工具，它能够通过对文本进行自然语言处理和深度学习，实现对文本的自动分类、情感分析、关键词提取等多种功能。
本文将详细介绍IK-Analyzer的原理，帮助您更好地了解该工具的工作方式。
一、文本预处理IK-Analyzer在处理文本之前，需要进行一系列的预处理步骤，包括去除停用词、词形还原、分词等。
这些步骤能够有效地提高后续算法的准确性和效率。
1. 去除停用词：停用词是指那些在文本中频繁出现，但对文本分析没有实质性帮助的词汇。
IK-Analyzer能够自动识别常见的停用词，并将其从文本中去除，以提高算法的准确性和效率。
2. 词形还原：在处理中文文本时，由于存在大量的同义词和同形词，需要进行词形还原，即将一些常见的缩略词、同形词等还原成完整的词汇。
3. 分词：分词是将文本拆分成一个个词语的过程。
IK-Analyzer采用了基于规则和统计的方法进行分词，能够得到更加精准的词汇结果。
二、特征提取特征提取是IK-Analyzer实现文本分析的重要步骤之一，它能够将文本中的信息转化为可被机器学习算法使用的特征向量。
IK-Analyzer采用了多种特征提取方法，包括关键词提取、TF-IDF权重、词性标注等。
1. 关键词提取：关键词提取是将文本中的重要词汇抽取出来，形成一组关键词的过程。
IK-Analyzer能够自动识别文本中的关键词，并将其提取出来。
2. TF-IDF权重：TF-IDF是一种常用的特征权重方法，它能够反映一个词汇在文本中的重要程度。
IK-Analyzer能够对提取出来的关键词进行TF-IDF计算，得到每个关键词的权重。
3. 词性标注：词性标注能够给每个词汇赋予一个词性标签，从而方便后续的文本分析。
IK-Analyzer能够对文本进行自动的词性标注，并将标注结果作为特征向量的一部分。
三、机器学习模型IK-Analyzer采用了多种机器学习模型进行文本分析，包括支持向量机、决策树、神经网络等。
文本关键词提取算法
⽂本关键词提取算法1.TF-IDF2.基于语义的统计语⾔模型⽂章关键词提取基础件能够在全⾯把握⽂章的中⼼思想的基础上，提取出若⼲个代表⽂章语义内容的词汇或短语，相关结果可⽤于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
采⽤基于语义的统计语⾔模型，所处理的⽂档不受⾏业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。
3.TF-IWF⽂档关键词⾃动提取算法针对现有TF-IWF的领域⽂档关键词快速提取算法.该算法使⽤简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过⽂档净化、领域词典分词等⽅法提⾼了关键词提取的速度及准确度.对523篇学⽣⼼理健康领域⽂档的实验结果表明,该算法提取的⽂档关键词质量优于TF-IDF⽅法,且能在 O(n)时间内完成.4.基于分离模型的中⽂关键词提取算法研究关键词提取在⾃动⽂摘、信息检索、⽂本分类、⽂本聚类等⽅⾯具有⼗分重要的作⽤。
通常所说的关键词实际上有相当⼀部分是关键的短语和未登录词,⽽这部分关键词的抽取是⼗分困难的问题。
该⽂提出将关键词提取分为两个问题进⾏处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了⼀种基于分离模型的中⽂关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提⾼抽取的准确性。
实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中⽂关键词提取算法效果更好。
5.基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法关键词提取是中⽂信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的⽅法是其中⼀个重要分⽀。
本⽂针对基于统计信息关键词提取⽅法准确率低的问题，提出基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法。
算法通过依据⼩词典的快速分词、⼆次分词、⾼维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。
理论分析和实验显⽰，基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取⽅法具备更好的稳定性、更⾼的效率及更准确的结果。
6.基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法为克服传统关键词提取算法局限于字⾯匹配、缺乏语义理解的缺点，提出⼀种基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法。
文本特征提取方法
/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。
文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。
文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。
传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。
所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。
在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。
文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。
将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。
使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。
由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。
目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。
这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。
因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。
为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。
目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。
文本特征提取方法
文本特征提取方法文本特征提取是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的重要任务之一，其目的是从文本数据中提取有意义的信息，以便用于各种文本分析任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。
下面我将介绍几种常用的文本特征提取方法。
1. 词频（Term Frequency, TF）：将文本表示为每个单词在文档中出现的频率。
对于一个给定的文档，计算每个单词在文档中出现的次数，并将其归一化，得到每个单词的词频。
2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量单词对于整个文本集合的重要性。
该方法通过计算一个单词在文档集合中出现的文档数量与总文档数的比值的倒数，来表示单词的重要程度。
3. 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：将文本表示为单词的集合，忽略单词在文档中的顺序。
该方法通过统计每个单词在文档中出现的次数，将文本表示为一个向量。
4. n-gram 模型：通过考虑相邻单词的组合来建模文本。
n-gram 模型将文本表示为连续的 n 个单词的集合。
例如，2-gram 模型（也称为bigram 模型）将文本表示为相邻两个单词的组合。
n-gram 模型捕捉了单词之间的语义信息和上下文关系。
5.TF-IDF模型：是将词频和逆文档频率的方法结合起来，用于表示文本的重要度。
通过将词频乘以逆文档频率，得到一个单词的TF-IDF值，表示其在文档中的重要性。
6. 主题模型（Topic Model）：通过概率模型将文本表示为一组主题（topic）的分布。
主题模型用于发现文本中的主题，并用于文本的表示和聚类。
7. 单词嵌入（Word Embedding）：将单词映射到一个低维向量空间，以表示其语义信息。
单词嵌入方法如 Word2Vec 和 GloVe 通过学习上下文关系，将语义相近的单词映射到彼此相邻的向量。
8.文本结构特征：除了单词级别的特征，还可以考虑文本的结构信息。
文本特征提取方法研究
文本特征提取方法研究一、常用的文本特征提取方法1. 词袋模型 (Bag-of-Words, BoW)词袋模型是文本特征提取的基础方法，其原理是将文本中的单词作为特征表示，忽略了词序和语义信息。
具体操作是对文本进行分词，统计每个单词的出现次数，并构建一个词汇表。
每个文本可以表示为一个向量，向量的每个元素代表一个单词在文本中的出现次数或者TF-IDF值。
2. N-gram模型N-gram模型是基于词袋模型的改进，不再只考虑单个单词，而是考虑连续的N个单词组成的片段。
将文本中的N个连续单词作为特征表示，可以捕捉到一定的语序信息。
3.标点符号和特殊字符文本中的标点符号和特殊字符具有一定的信息量，可以作为特征提取的一部分。
例如，网页的URL地址、邮件的邮件地址等特殊字符可以提取出来进行分析。
4.文本统计信息除了单词和词组，文本还可以通过统计信息进行特征提取。
例如，文本的长度、词的平均长度、句子的数量、段落数量等都可以作为特征。
5.词性和命名实体识别词性和命名实体识别是对文本中的单词进行注释，标记每个单词的词性或实体类型。
通过考虑词性和实体类型可以增加特征的多样性，提高模型的表现。
二、文本特征提取的应用领域1.文本分类文本分类是文本特征提取的主要应用之一、通过将文本转换为特征向量，可以使用分类算法对文本进行分类。
例如，新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等都可以应用文本分类技术。
2.信息检索信息检索是指在大规模数据集中找到与用户查询相关的信息。
通过将文本数据转换为特征向量，可以计算查询和文本之间的相似度，从而进行检索。
3.文本聚类文本聚类是将文本数据分组为具有相似特征的集合。
通过将文本转换为特征向量，可以使用聚类算法将相似的文本聚集在一起。
4.文本摘要文本摘要是将长文本转换为短文本，保留关键信息的过程。
通过提取文本的特征，可以选择最重要的信息来生成摘要。
5.文本生成文本生成是指根据给定的输入生成相关的文本。
通过提取文本的特征，可以训练模型生成与输入相关的文本。
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付德宇 代成琴 （ 哈尔滨工业大学信息与网络中心， 哈尔滨 １５０００１）
摘 要 文章根据主流文本分类模型只对词频敏感、且只关注中高频词条的特点， 设计实现了一个基于多步过滤汉字结 合模式的无词典特征词自动抽取方法， 并通过实验与传统的词典分词法进行了比较， 结果表明， 这种方法对于中高频词 条的识别率接近于词典分词法， 而分词速度则远远高于词典分词法， 能够满足对大规模开放域文本进行快速特征词自动 抽取的需求。
Ｋｅｙｗｏｒ ｄｓ： Ｃｈｉｎｅｓｅ ｌｅｘｉｃａｌ ｉｔｅｍｓ’ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ， ｔｅｘｔ ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ， ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ
随着 Ｗｅｂ 上中文文本数量的不断增加， 自动分类已成 为 组 织 和 管 理 在 线 中 文 文 本 数 据 的 关 键 技 术 。目 前 主 流 文 本 分 类 技术都采用向量空间模型对文本进行表示， 向量空间模型将文 本表示成以特征词权重为项的向量， 从而把分类问题转化成一 个 向 量 计 算 问 题 ［１］。 显 然 文 本 特 征 词 的 确 定 是 影 响 文 本 分 类 质 量和速度的重要环节， 由于中文文本没有类似英文空格之类的 显式表来标示词的边界， 因此中文文本特征词自动抽取成为中 文 文 本 分 类 的 一 个 关 键 问 题 。中 文 文 本 特 征 词 自 动 抽 取 本 质 上 是一个中文分词问题。中文分词的研究有将近二十年的历史， 目前比较成熟的分词技术都是基于词典的分词方法， 大多数中 文文本分类系统也都是以基于词典的分词方法为主， 同时辅以 其 它 的 方 法 提 高 特 征 词 自 动 抽 取 的 精 度 ［２］。 如 文 献 ［３］基 于 词 典 采用双向最大匹配法进行自动分词， 然后利用数据采掘方法获 取汉语的词性规则， 只保留名词和动词作为文本的特征词。
６． 没有找到 Ａ（ ｐ， ｑ） ， 将 Ａ（ ｐ， ｑ） 加入 !， 对应的频度置 １ ７． ｑ＋＋ ／／将 ｑ 指针后移 ８． ｌｏｏｐ ／／回到 ３ ９． ｐ＋＋， ｑ＝ｐ＋１ ／／ｐ 指针前移 １０．ｌｏｏｐ ／／回到 ２ 如果 Ｍ＝Ｌ， 以上算法通过指针移动及汉字结合模式长度的 自动增长可取得 Ａ 的所有汉字结合模式。但实际应用时， 文本 中绝大多数中文词条长度往往都局限在一个相对小的范围内， Ｍ＝Ｌ 虽然能够确保所有的真实词条不被遗漏， 但往往因取值过 大而产生大量的冗余模式， 并导致计算速度很慢， 而 Ｍ 值过小 则可能遗漏重要词条， 因此 Ｍ值需根据具体的文本和经验值 来决定， 实验表明， 当 Ｌ＞５ 时， Ｍ 值取 ５ 能够覆盖文本中大部分 的有价值词条， 并同时保证较高的分词速度。 获取整个文本的汉字结合模式， 即是获取文本中每个文本 块的汉字结合模式， 并进行结果叠加， 所有的文本块共享集合 !， ! 存储该文本所有的汉字结合模式及其对应的频度。
１． ｐ＝Ｔ 的起始位置 ２． ｗｈｉｌｅ（ ｐ＜Ｔ 的长度） ３． 根据汉字的 ＡＳＣＩＩ 码范围判断当前字符 Ｔ（ ｐ） 是否为汉字 ４． 如果 Ｔ（ ｐ） 为非汉字， 则判定 Ｔ（ ｐ） 前一个字符是否为空格 ５． 如 果 Ｔ（ ｐ） 前 一 个 字 符 不 是 空 格 ， 则 将 Ｔ（ ｐ） 用 空 格 替 换 ， 否 则 直接删除 Ｔ（ ｐ） ６． ｐ＋＋ ７． ｌｏｏｐ ／／返回 ３ 其中第 ３ 步和第 ４ 步是为了保证连续的多个非汉字字符 只用一个空格代替， 这样可以简化后续的处理。经过文本预处 理， 将文本转化为汉字文本块的集合， 为汉字结合模式的获取 作好准备。
行快速处理的需求。
１ 中文特征词快速自动抽取方法的原理
无词典分词方法一般采用统计学习方法对文本进行词语 切分， 其难点问题是词条的发现， 目前比较常见的方法是根据 汉 字 结 合 的 频 率 来 判 定 某 个 汉 字 组 合 是 否 属 于 一 个 词 条 。由 于 汉字的结合具有很多偶然性的因素， 而且通过词频来判定汉字 结合是否属于一个词条， 显然会遗漏掉大量低频词， 导致查全 率大大降低， 对于机器翻译这类对词条出现的位置敏感的应用 来说， 这种方法几乎是不可用的， 因此长期以来无词典分词方 法 很 少 单 独 采 用 。然 而 对 基 于 向 量 空 间 模 型 的 文 本 表 示 方 法 进 行研究不难发现， 词条权重的计算忽略词条出现的位置， 只依 赖词条的频率， 并与词条的频率成正比［４］， 相关的特征选择算法 也 都 以 过 滤 低 权 重 的 特 征 项 为 目 标［５］， 所 以 在 假 定 低 于 某 一 频 率阀值的词条为噪声词条的条件下， 采用无词典分词方法进行 中文特征词自动抽取， 不但不会因为低频词遗漏问题影响文本 表示的效果， 还会起到自动过滤噪声词条的目的， 同时克服了 词典分词法的词典不完备问题。除此之外， 由于算法并不依赖 于任何词典， 因此不会受文本内容所属领域的限制， 更重要的 是去掉了查词典的时间会大大地提高计算速度， 从而实现中文 特征词的快速自动抽取。
中文文本包括汉字及汉字以外的字符， 如数字、标点符号、 英 文 字 符 等 。无 词 典 分 词 的 原 理 是 从 所 有 可 能 的 汉 字 结 合 模 式 中获取能够构成词条的模式， 显然非汉字字符在获取汉字结合 模式过程中是一种噪声信息， 必须进行清除， 但是还应保留这 些字符在汉字文本中的分隔作用， 因此可将所有非汉字字符转 换为某一固定的分隔符号， 而不是直接进行删除， 这样既确保 了清除分词噪声， 也能通过固定分隔符将文本划分成文本块的 集合， 在实际操作中选用空格字符作为固定分隔符。
式中冗余模式的过程。
本文将冗余模式分为两类： 一类是完全不能构成真实词条
的汉字结合模式， 称为意外结合型冗余模式。如对文本块“中国
经济不断地向前发展”进行汉字结合模式获取 ， 得到的“国经”、
“地 向 ”、“前 发 ”等 汉 字 结 合 模 式 。 另 一 类 是 在 真 实 词 条 模 式 后
面或前面加上了多余的汉字而形成的冗余汉字模式， 称为过结
Ｆｕ Ｄｅｙｕ Ｄａｉ Ｃｈｅｎｇｑｉｎ （ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｅｎｔｅｒ， Ｈａｒｂｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｈａｒｂｉｎ １５０００１）
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｍａｉｎｓｔｒｅａｍ ｔｅｘｔ ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｏｎｌｙ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｔｏ ｔｈｅ ｌｅｘｉｃａｌ ｉｔｅｍｓ’ｆｒｅ－ ｑｕｅｎｃｙ， ａｌｓｏ ｏｎｌｙ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｌｅｘｉｃａｌ ｉｔｅｍｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｒｅｌａｔｅｄ， ａ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ－ ｆｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｉｎ ｍａｎｙ ｓｔｅｐｓ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｉｔ ｈａｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ， ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｃｌｏｓｅ ｔｏ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃａｌｌ’ｓ ｖａｌｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌｅｘｉｃａｌ ｉｔｅｍｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ， ａｎｄ ｆａｒ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｎ ｄｉｃｔｉｏ－ ｎａｒｙ ａｔ ｔｈｅ ｓｐｅｅｄ．Ｉｔ ｃａｎ ｓａｔｉｓｆｙ ｔｏ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ－ ｓｃａｌｅ ａｎｄ ｏｐｅｎｉｎｇ ｔｅｘｔ ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｍａｎｄ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｌｅｘｉｃａｌ ｉｔｅｍｓ’ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．
根据中文表达习惯， 跨文本块的字组合基本不能构成真实 词条， 因此字组合的穷举以每个文本块为单位， 而不是以整个 文本为单位， 这样大大减少了计算量。
根据汉字 ＡＳＣＩＩ 码分布连续的特点， 本文设计了一个非常 简 单 的 文 本 分 词 预 处 理 方 法 ， 假 定 文 本 Ｔ， 扫 描 指 针 ｐ， 方 法 如 下：
词典分词方法是建立在词典完备的理想假设下， 但是语言 中 的 词 汇 是 一 个 动 态 、开 放 的 集 合 ， 任 何 表 面 完 备 的 常 用 词 典 和 专 业 词 典 都 不 可 能 涵 盖 所 有 的 词 语 。因 此 除 了 切 分 歧 义 的 影 响， 词典分词法难以克服的最大问题是词典的不完备性， 而即 使存在一个完备的词典， 也会由于词典的词条数目巨大， 而使 分词速度大大降低， 甚至使分词方法变得不可用。大规模中文 文本分类问题， 对于中文特征词自动抽取的实时性和跨领域需 求很高， 因此基于词典的分词方法很难满足这样的需求。本文 将根据目前主流文本分类模型中特征词自动抽取不关注位置 信息， 只对词频敏感的特征， 以基于词频统计的无词典分词方 法为基础， 设计一种通过多步过滤汉字结合模式进行特征词自 动抽取的方法， 这种方法可以满足对大规模跨领域中文文本进
关键词 中文特征词自动抽取 文本分类 汉字结合模式
文章编号 １００２－ ８３３１－ （ ２００６） １５－ ０１６５－ ０３ 文献标识码 Ａ 中图分类号 ＴＰ３１１
Ａ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｌｅｘｉｃａｌ Ｉｔｅｍｓ’Ｅｘｔｒ ａｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒ ｉｚａｔｉｏｎ
３ 汉字结合模式的获取
汉字结合模式获取的方法是以文本块为单位穷举所有可 能的汉字组合， 每一种汉字组合都作为一个汉字结合模式， 在 穷举的过程中， 合并相同的汉字结合模式， 并记录其重复的次 数， 这个次数本文称作该汉字结合模式的结合频度， 结合频度 是 对 汉 字 结 合 模 式 进 行 过 滤 的 主 要 依 据 。一 个 汉 字 结 合 模 式 也 称为一个候选词条。假定候选词条集合 !， ! 的每一项为汉字 结合模式和对应的结合频度的二元组， ! 的初始值为空集， Ａ 为经过预处理的文本 Ｔ 的任意一个文本块， Ｌ 为 Ａ 的长度（ 汉字 数）， ｐ 为 Ａ 的当前汉字结合模式 ｗ 的起始指针， ｑ 为临时指 针， Ｍ为汉字结合模式长度的最大值， 获取文本块 Ａ 的汉字结 合模式的步骤如下：