VSM在中文文本聚类中的应用及实证分析
中文文本聚类分析和实现
独创蛙说甥本＾邙煎声明：所量交的论文是我个人在导师指导一卜Ｈ进行的研究ｌ“作及取褥研究成荣。
尽我所知。
除了Ｚ中特别加以标注承｛致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表戚撰‘写的研究成果，也不包禽为获得北京邮电夫学或其他教育机构能学位或证：强所使糟过的材辑。
与我一间工作静阉志对本研究所做的任何羹献均融在论文中做了明确的说明并袭示了谢意。
签名：猛窒整日期！型ｉ幸１８竺！关予论文使ｊ＿｝ｌ技校麓谎瞑本人完全了解北京邮电犬学有关保留、使瑚学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文渡褒翔和借耀；学校可以公葶嚣论文麴全部袋部分内窬，可以采明影、缩印或其他复制手段爆存论文。
（僳密的论文在解密后廊遵循此规定）虢醴整．一名：斜厶一Ｉ－本文就文本自动聚类技术的发展及现状进行了系统的回顾，然后，针对社科领域的文本聚类进行了较为深入的探讨与研究，实现了两个实验系统。
本文的工作重点足：１．采用了ＩＳＯＤＡＴＡ聚类方案，并与ＫＮＮ方案进行比较，在此基础上实现了两种不同聚类方法的实验系统。
２．对于文本聚类系统特征抽取的维数选取问题进行了实验和探讨，给出了比较合理的取值区间。
３．对于文本聚类系统中语料库质量与文本聚类效果的关系，进行了实验研究，并对实验结果给出了合理的解释。
４．参照文本分类，尝试了基于查全率和查准率的评价方法；参照数据聚类，尝试了基于“核”的评价方法。
５．对于两种不同的聚类方法在运行时间、聚类效果、聚类评价等方面进行了探讨。
６．对于ＫＮＮ聚类的最佳Ｋ值选择进行了实验研究和分析。
权关键词：文本自动分类，文本聚类，文本预处理，文本表示，特征抽取，重评价，ＩＳＯＤＡＴＡ聚类算法，ＫＮＮ算法！！塞墅皇查堂堡主兰焦笙苎主壅苎查塞鲞塑婴窒量壅堡ＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｉｓｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｒｅｖｉｅｗｅｄａｎｄｗｉｔｈｓｐｅｃｉｆｉｃｄｏｍａｉｎｏｆＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅａｓｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｍｐｈａｓｉｓ，ｓｏｍｅｃｏｎｃｅｍｅｄｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ．１）ＩｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓＩＳＯＤＡＴＡｍｅｔｈｏｄｉｓｇｉｖｅｎｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＫ—ｍｅａｎｓｔｔｏｔａｋｅｔｈｅｔａｓｋｏｆｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒ．２）ＫｅｙｓｔｅｐｓｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．ｓｕｃｈａｓｔｅｘｔｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｅｘｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｗｅｉｇｈｔｉｎｇ，ａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｗｉｔｈｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｓｔｈｅｍａｉｎｔｈｒｅａｄ，ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｉｓｇｉｖｅｎ．３）Ａｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｒｅｖｉｅｗｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｙｓｔｅｍｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｅｘａｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄ．Ａｌｓｏｔｈｅｎｅｃｅｓｓｉｔｙｏｆｓｕｃｈｒｅｖｉｅｗａｎｄｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｏｓｅｉｎｄｅｘｅｓｔｏｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．４）ＣｈａｐｔｅｒＦｏｕｒｓｈｏＷａｎａｕｔｏｍａｔｉｃｔｅｘｔｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｔｈａｔｈａｓｂｅｅｎｂｕｉｌｔｏｎｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆＶｅｃｔｏｒＳｐａｃｅＭｏｄｅｌ（ｖＳＭ）．ＷｉｔｈＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅａｓｉｔｓｓｐｅｃｉｆｉｃｄｏｍａｉｎ，ｋｅｙｓｔｅｐｓａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｇｉｖｅｎ．ＡｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉＳｓｅｔｆｏｒｔｈ．Ｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｓｔｓａｎｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｓｈｏｗｎａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．５）ＡｆｅＷｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｔｉｍｅ，ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｅｔｃ＇ａｌｕａｔｉｏｎｗｈｉｃｈｅｆｆｅｃｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｃｏｍｐａｒｅｄＫＮＮｗｉｔｈＩＳＯＤＡＴＡ．６）Ａｔｌａｓｔａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅｒｅａｌｉｚｅｄｓｙｓｔｅｍｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄａｎｄｓｏｍｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆｏｒｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅｇｉｖｅｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡｕｔｏｍａｔｉｃＴｅｘｔＣａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＴｅｘｔＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ＩＳＯＤＡＴＡ，ＴｅｘｔＰｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＴｅｘｔＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ２１．绪论：１．１．问题的提出随着科学技术在深度和广度上的不断发展，科学文献在世界各地相继出现了许多引人注目的特点：在出版种类、出版数量、出版速度各方面飞速增长；文献的分布极其分散；文献语种迅速增多；各种文献之间彼此交叉、重复日益严重；文献新陈代谢越来越快。
基于VSM模型的文本相似度检查软件的设计与实现_本科毕业论文(设计)
合肥师范学院本科生毕业论文（设计）本科毕业论文（设计）(2013届)基于VSM模型的文档相似度检查软件的设计与实现院系计算机科学与技术系专业计算机科学与技术合肥师范学院本科生毕业论文（设计）基于VSM模型的文档相似度检查软件的设计与实现摘要近年来，论文抄袭、学术打假日益成为学术界和媒体界关注的话题。
尤其在现在的高校中，学生经常为了应付老师布置的作业而直接或间接的抄袭别人的劳动成果。
长此下去，高校学生的诚信度将受到严重质疑，那么采取一种有效的方法遏制学生抄袭的现象，成为一个现实的需求。
因此，文本相似度检测应运而生。
本次设计的基于VSM模型的文档相似度检查系统主要是进行一个理论的研究。
系统适用于对学生提交的实验报告、电子档作业等进行检测，从而提高学生独立完成作业的积极性。
本系统基于C#语言和数据库技术，采用著名的向量空间模型VSM方法，对文本分词、词频统计及相似度计算三大功能进行模块化的设计，条理清晰，实现了文档相似度的计算，对检测学生的抄袭行为有很大的实用价值。
关键词：论文抄袭 VSM模型文档相似度数据库技术合肥师范学院本科生毕业论文（设计）ABSTRACTIn recent years, the plagiarism, the academic crackdown is increasingly becoming a topic of concern in academia and the media industry. Especially in the universities, in order to meet the teacher assignments , the students often directly or indirectly plagiarize the labor of others. If this trend continues, the integrity of the college students will be seriously questioned.Then taking an effective way to curb the phenomenon of student plagiarism becomes a realistic demand. Therefore, the text similarity detection came into being.This similarity examination system based on VSM model is mainly a theoretical research. It’s suitable for students to submit the testing lab reports and electronic archives work, etc, so as to boost the enthusiasm of the students to finish the homework independently. The system which using the famous method of VSM vector space model is based on c # language and database technology.The text participle , word frequency statistics and similarity calculation function carries on the modular design.This system implements the computing document similarity. It is of great value to detect student’s plagiarism.Key words:Thesis plagiarism VSM model Document similarity Database technology合肥师范学院本科生毕业论文（设计）目录第1章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究意义 (1)1.3开发语言 (2)1.4设计任务 (2)第2章系统原理介绍 (3)2.1系统原理概述 (3)2.2系统相关知识点简介 (3)2.3系统实现思想 (7)第3章系统架构设计 (7)3.1系统需求分析 (7)3.2系统功能概述 (8)3.3系统性能要求 (9)3.4功能模块设计 (10)3.5数据库设计 (11)第4章系统实现 (12)4.1系统运行环境 (12)4.2界面实现 (13)4.3相关代码分析 (16)第5章系统测试 (17)5.1相似度检测 (17)5.2记录查看检测 (20)第6章总结与展望 (21)6.1系统总结 (22)6.2系统展望 (22)致谢 (24)参考文献 (25)附录 (26)第1章绪论1.1课题背景随着计算机的广泛应用以及Internet的普及，互联网逐渐成为当今世界上最大的信息库，人们可以非常便捷从网络中获得想要的信息，但与此同时也带来了一些问题，诸如非法复制、非法分发等文档侵权。
VSM在中文文本聚类中的应用及实证分析
（） １ 忽略 了特征 项之 间 的顺序 。 如 一个 长句 例
前 面 和后 面存 在 的转 折关 系 就无 法 在 ＶＳ 模 型 Ｍ 中表示 出来 。 但是 如果ＶＳ 模型应 用 于 大量 长文 Ｍ 本 的聚类 处理 中， 个 问题并 不是 很重 要 。 这 因为在 这个 处理 过程 中 ， 加关 注一个 文 本讲 述 的主题 ， 更
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第２ ８卷 第 ４期
马辉 民等 ： Ｍ 在 中文文本 聚类 中的应用及实证分析 ＶＳ
５ ７
个 词在 文本 中 出现 的频 率表 示 文本 ， 对 词频 则 相
以下几个 方 面 ：
为 归一 化 的 词 频 ， 计 算 方 法 主 要 运 用 Ｔ —Ｄ 其 Ｆ ＩＦ
意 是 为 文本 （ 文 ） 立 索 引 ，以 方 便 文 本 的 检 英 建
索。 其基 本思想 是 以向量来 表示文 本 ， 多个 文本 向
收 稿 日期 ｔ０ ５ ｌ 一ｌ ． ０一 ２ ５ ２ 作 者简 介 辉 民 （９ ２ ） 男 ， 北 仙 桃 人 ， 中 科 技 大 学 管 理学 院 副教 授 马 １７ ， 湖 华
其 中ｄ 为第 个 文本 行 向量 ， 为第ｎ个 特 征
项 列 向量 ， 为第 ｎ个 特征值 在第 个文 本 中的
权重。
由 Ｓ ｈ ｎＧ 于 １ ７ ａ ｏ ９ ５年提 出， 应 用 于 文 本 索 引 并
中［ ， ３ 后来则被广泛应用于文本表示 。 Ｊ
Ｓ ｈ ｎＧ 在 其论 文 中偏 向于使用 英语 词作 为 ａ ｏ 特 征项 ， 有使 用 ｗｏｄ来表 达 ， 没 ｒ 而是使 用 了 ｔｒ ｅｍ 来 表示 特征项 。 主要 是考 虑到其 他形 式 （ 这 例如 英
基于深度学习的中文文本聚类技术研究与实现
基于深度学习的中文文本聚类技术研究与实现近年来，随着互联网规模的不断扩大和数据量的快速增长，中文文本聚类技术在自然语言处理领域中起到了举足轻重的作用。
基于深度学习的中文文本聚类技术依靠深度神经网络的强大表征能力和自动学习能力，能够将相似主题的中文文本自动聚类在一起，从而帮助用户更好地理解和处理大规模文本数据。
1. 深度学习在中文文本聚类中的应用深度学习作为一种新兴的机器学习方法，在中文文本聚类任务中展现出了强大的效果。
与传统的基于统计学的文本聚类方法相比，基于深度学习的方法能够自动学习到文本数据的高层抽象特征，并且能够处理高维稀疏的文本表示形式。
2. 中文文本聚类的挑战中文文本聚类任务面临着许多挑战，主要包括以下几个方面：（1）中文文本的特殊性：中文文本具有独特的语法结构和丰富的表达方式，相比于英文文本，中文文本更加复杂多样，这给中文文本聚类任务带来了很大的困难。
（2）数据稀疏性：由于中文文本的复杂性，很多中文文本在向量表示时会出现词频较低的稀疏问题，这也使得传统的基于词频的文本表示方法的效果受到限制。
（3）标签缺失：由于标注成本的限制，中文文本聚类任务往往面临着标签缺失的情况，这给有监督的深度学习方法带来了困难。
3. 基于深度学习的中文文本聚类方法基于深度学习的中文文本聚类方法主要可以分为两类：有监督和无监督方法。
（1）有监督方法有监督的中文文本聚类方法通常需要大量标注好的训练数据，通过训练深度神经网络模型来进行文本聚类。
这类方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的文本聚类方法。
其中，CNN主要用于从文本数据中提取局部特征，而RNN则主要用于处理文本数据的序列信息。
（2）无监督方法无监督的中文文本聚类方法不需要标注好的训练数据，通过自动学习文本数据的特征来进行聚类。
这类方法主要包括基于自编码器的文本聚类方法和基于生成对抗网络（GAN）的文本聚类方法。
自编码器主要用于从文本数据中提取有用的特征，而GAN则主要用于生成与数据分布相似的样本。
文本聚类技术及其应用场景
文本聚类技术及其应用场景随着互联网的快速发展，海量的文本数据不断涌现，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项重要的任务。
文本聚类技术应运而生，它可以将相似的文本归为一类，为后续的文本分析和挖掘提供了基础。
本文将介绍文本聚类技术的原理和应用场景。
一、文本聚类技术的原理文本聚类技术是一种无监督学习方法，其目标是将相似的文本归为一类，使得同一类内的文本相似度高，不同类之间的文本相似度低。
文本聚类技术的原理主要包括以下几个步骤：1. 文本预处理：首先需要对文本进行预处理，包括去除停用词、分词、词干提取等。
这一步骤可以有效地降低文本维度，提高聚类效果。
2. 特征提取：在文本预处理之后，需要将文本转化为数值特征向量。
常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF等。
这些特征向量可以反映文本的语义和主题信息。
3. 聚类算法：选择合适的聚类算法对特征向量进行聚类。
常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。
这些算法可以根据文本的相似度将其划分为不同的类别。
4. 聚类评估：对聚类结果进行评估，常用的评估指标包括轮廓系数、互信息等。
评估结果可以帮助我们选择合适的聚类算法和参数。
二、文本聚类技术的应用场景1. 新闻聚类：新闻网站每天都会发布大量的新闻文章，如何将这些文章按照主题进行分类是一项重要的任务。
通过文本聚类技术，可以将相似主题的新闻归为一类，方便用户快速浏览和搜索感兴趣的内容。
2. 社交媒体分析：社交媒体平台上用户的评论和留言数量庞大，如何对这些文本进行分析和挖掘是一项具有挑战性的任务。
通过文本聚类技术，可以将用户的评论和留言按照情感、主题进行分类，为企业和政府机构提供决策支持。
3. 产品评论分析：电商平台上用户对产品的评论数量庞大，如何从中挖掘出有价值的信息对企业的产品改进和营销策略具有重要意义。
通过文本聚类技术，可以将用户的评论按照产品特点和用户满意度进行分类，为企业提供改进产品和服务的建议。
基于聚类的VSM模糊标引模式下文本检索问题研究
型之一。其基本思路是：借助 向量之间的距离来逼近文本之间的语义相似性。具体做法是：
用 向量 空间模 型表 示文 本特 征项 ；用Ｔ ． 因子 （ 征项 赋权 因子 ）进 行特 征项 加权 ；用倒 ＦＩ ＤＦ 特 排文档 方式进 行索 引 ；用 向量夹 角余 弦进 行文本 相似性 度量 ； 以查准率 和 查全率 作 为模型检 索效 果 的评 价指标 。但 是 由于词汇 间 的 同义 性和 单词 的歧义 性 以及 语 义 的模糊性 等没 有考虑 进 去 ，使得 文本 间相似 性度 量 与实 际结 果有较 大 的误 差 。
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工 程 地 质 计 算 机 应 用
２０ ０ ７年 第 １期
总 ４ ５期
７
基于聚类 的 Ｖ Ｍ模糊标 引模式下文本检 索 问题研 究 Ｓ
刘 海峰 ’张 学仁 ’王 倩
（ 解放军理工大学理学院 南京 ２０ ０ ２ 州工程 学院外语 系 徐 州 ２１ １ ） １ １０ ７ 徐 ２ １６
的模糊性没有考虑进去，这是造成检索结果不理想的客观原因之一。而基于模糊理论的模糊
检索方法的研究在近年来取得了一定进展，是今后检索研究领域有发展前途的方向之一。
２信息检索基本模式
２ １布 尔模 式及其 改进 模型 ．
常见的信息检索模型大体分为布尔逻辑模型、模糊逻辑模型、向量空间模型、概率模型 及在此基础上的各种改进模型等。布尔模型以其结构简单、形式简洁 、推理严密而得到广泛 的应用 。检索策略是基于二值判定标准 ，采用布尔代数的方法，用布尔逻辑表达式表达用户 提 问，通过对文献标引和提 问句之间的匹配来检索文献 ，由于用户提 问可 以表示为由逻辑运
一种改进的基于VSM的文本分类算法
收稿日期：2005-10-18。 作者简介：张彰 (1980－)，男，北京人，硕士研究生，研究方向为自然语言处理、信息检索； 樊孝忠 (1948－)，男，河南叶县人，教授，博士 生导师，研究方向为自然语言处理、信息检索。
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都以词作为处理单位 。本文 中也选用词作为文本的向量表示，
首 先要对文本 进行分词，然后过滤掉 停用词和高 频词。
算机类的文本中出现 程序、内存、病毒等的概率要高于其它类
别 。这些核心 概念对于分 类的影响是 互相促进 的，如果 一篇
文 本中出现一 个文本类别 的几个核心 概念，那 么这些词 之间
将 出现互证效 应，增加文本属 于该类别的 可能性。类 别 的
核心概念为
，在本文中我 们认为
由
两部分组 成：①该类训练样本的标题和段落首尾 句中的名词，
Abstract：Vector space model is widely used to represent the text in text auto classification. But VSM takes text as a bag of words and ignores the text structure information. The basic VSM method is improved by using different arithmetic to compute the affection of different part of the text to classification, the affection of the first sentence and last sentence of paragraphs and title is computed by core word co-occurrence arithmetic, basic VSM method is used to compute other parts' affection. The class by sum of the two parts' affection with different weight is decided. The experimental result show, the precision, recall and F1 value are improved. Key words：text categorization; vector space model; text structural information; core words; co-occurrence
基于HowNet的VSM模型扩展在文本分类中的应用研究
文 章 编 号 ：１ ０ —０ ７ ２ ０ ） ６０ ０ －８ ０ ３０ ７ （０ ７ Ｏ — １ １０
基 于 Ｈｏ ｗＮｅ 的 ＶＳ 模 型 扩展 在 文本 分 类 中的 应 用研 究 ｔ Ｍ
孙 宏 纲 陆余 良 刘 金 红 龚 笔 宏 ， ， ，
（ ＿合 肥 电 子 工 程 学 院 ６ ４教研 室 ， 徽 合 肥 ２ ０ ３ ； １ ０ 安 ３ ０ ７ ２ ．北 京 大学 网 络 与 分 布 式 实验 室 ， 京 １ ０ ７ ） 北 ０ ８ １
ｔ ｓｏｆｈｉｈ ｍ ｅ ｉ ｓ ａ ｏｗ ｍ ｅ ｉｎｓ Ｔｈｉ ｅ ｈｏ ｅ ｕｃ ｓ ｔ ａ ｇ ｎ ｏ ｏｒ ｇ ｄｉ ｎｓｏｎ ｎｄ ｌ ｄｉ ｎｓｏ ． ｓ ｍ ｔ ｄ ｒ ｄ ｅ ｈｅ ｍ ｒ ｉ ｆＣＥＯ Ｉ ｏ ａ ｏｎ ｆｅ ｅ ｌ ｓ ｅ ． ｎｆ ｍ ｇ ｄｉｆｒ ｎｔｃａ ｓ ｓ
ｓ ｖｅ ｔ ｒ ｂｌｍ ． Ｂａｓ ｄ ｏｎ Ｈ ｏ Ｎ ｅ ，ｗ ｈｉｈ ｉ ｅ ｏｌ ｈｅ ｐ ｏ ｅ ｅ ｗ ｔ ｃ ｓａ ｓ ｍａｎ ｉ ｃ ｉ ｔｃｄｉｔｏｎａ ｙ，ｗｅ ｕｓ ｆｅ ｅ ｔｅ ａ ｒ ｅｄｉｆ ｒ ｎ ｘｐ ｎｄｉ ｔａｔｇｉｓ ｆ ｒｖｅ ｎｇ ｓ ｒ ｅ ｅ ｏ ｃ
Ｃａ ｅ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＨＯ ｔ ｇ ｒｚ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ＷＮｅ ｔ
ＳＵＮ ｎ — ｎ ，ＩＵ —ｉｎ ，ＬＩ Ｊ ｎ ｈ ｎ Ｈｏ ｇ ｇａ ｇ ． Ｙｕ ｌａ ｇ Ｕ ｉ— ｏ ｇ ，ＧＯＮＧ — ｏ ｇ Ｂｉｈ ｎ
（ １＿ Ｄｅ ． ｏｆＮ ｅ ｗｏｒ ｐｔ ｔ ｋ Ｅｎｇｉ ｅ ｉ ｎｅ ｒｎｇ，ＰＬＡ ｅ ｔｏｎｃ Ｅｎｇｉ ｅ ｉ ｎｓ ｉｕｔ Ｈ ｅ ｅ ， ｎ ００ Ｅｌ ｃ ｒ ｉ ｎｅ ｒｎｇ Ｉ ｔｔ ｅ， ｆ ｉ Ａ ｈｕｉ２３ ３７；
基于SVM的中文文本自动分类研究_马金娜
文章编号:1006-2475(2006)08-0005-04收稿日期:2005-09-15作者简介:马金娜(1979-),女,河南项城人,上海理工大学管理学院硕士研究生,研究方向:文本挖掘;田大钢(1958-),男,江西人,副教授,研究方向:决策支持系统,数据挖掘,优化计算。
基于SVM 的中文文本自动分类研究马金娜,田大钢(上海理工大学管理学院,上海 200093)摘要:详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法)))支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN 算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。
关键词:文本分类;支持向量机;特征提取中图分类号:TP391 文献标识码:AResearch on C hinese -text Automatic C lassification Based on SVMMA Jin -na,TIAN Da -gang(College of Management,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)Abstract:T his paper describes the course of text classification and a new efficient classification algorith m )))Support Vector Machine.In the end,S VM and the tradi tional tex-t classification algorithm )))KNN are applied to Chinese -text automatic classi fication,it is proved that the S VM is superior.Key words:text classification;SVM;feature selection0 引 言所谓/数据丰富但知识缺乏0的现状导致了数据挖掘(Data Mining)技术研究的兴起,数据挖掘是从海量的结构化信息中抽取或挖掘隐含信息和知识的重要方法和途径[1]。
P12_面向文本分类的多类别SVM 组合方式的比较
面向文本分类的多类别SVM 组合方式的比较*朱慕华 朱靖波 陈文亮东北大学自然语言处理实验室 沈阳 110004E-mail: zhu_mu_hua@摘 要：支持向量机是性能良好的二类分类模型，适用于处理文本分类问题。
但支持向量机无法直接用于处理多类分类问题。
本文考察了四种流行的多类支持向量机方法，包括one-against-rest, pair-wise Max-Win, DDAG 和sigmoid 模型。
在中英文两个数据集上将几种方法应用于文本分类进行了比较实验。
实验结果表明，在本文所用的中文分类数据集上几种方法的性能差别不大，在英文数据集上差距较为明显。
One-against-rest 方法在两个数据集上都获得了最优的性能。
关键词：支持向量机； 文本分类； One-against-rest； Pair-wise Max-Win； DDAG； Sigmoid 模型A Comparative study on Multicategory SVM for TCZhu Muhua, Zhu Jingbo, Chen WenliangNatural Language Processing Lab, Northeastern University, Shenyang, 110004Abstract : Support vector machine outperforms other classification models in text categorization, but it can not cope with the case of multi-category classification directly. In this paper, four approaches are examined in the application text categorization, including one-against-rest, pair-wise Max-Win, DDAG and sigmoid model. Experimental results show the four approaches get similar performance on Chinese dataset and distinct one on English dataset. One-against-rest approach achieves the best performance all the time.Keywords: Support Vector Machine; Text Categorization; Pair-wise Max-Win; DDAG; Sigmoid model1 前言支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一个学习方法，适合于解决分类问题[1]。
基于支持向量机与聚类算法的中文文本分类研究的开题报告
基于支持向量机与聚类算法的中文文本分类研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网时代的到来，人们面对着海量的中文文本数据，如何快速、准确地分类文本已经成为一个非常重要的研究领域。
中文文本分类的应用范围广泛，涉及到情感分析、新闻分类、垃圾邮件过滤、语音识别等领域，因此，对中文文本分类的研究具有重要的理论和应用价值。
本论文拟采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和聚类算法，研究中文文本分类。
SVM 是一种基于统计学习理论的新型数据分类方法，由于其在处理高维样本时具有很高的准确性和效率，被广泛应用于数据挖掘、文本分类等领域。
在本论文中，我们将采用 SVM 对中文文本进行分类，并结合聚类算法来提高分类准确度，同时比较 SVM 和传统文本分类算法之间的差异。
二、研究内容及技术路线本论文拟从以下三方面进行研究：（1）提取文本特征：对中文文本进行特征提取是中文文本分类的关键。
本论文将比较常用的文本特征提取方法（如 TF-IDF、文本频率、词汇切片等）的效果，选出最适合中文文本分类的特征提取方法。
（2）支持向量机分类方法：在文本特征提取后，本论文将采用 SVM 对文本进行分类。
SVM 是一种基于统计学习理论的分类方法，我们将对SVM 的理论和算法进行研究，深入探讨其在中文文本分类中的优势和不足之处。
（3）聚类算法优化：本论文研究了在 SVM 中利用聚类算法来优化分类效果。
我们将通过比较聚类算法中的 K-Means、层次聚类、DBSCAN等常用算法在 SVM 中的效果，找出最优的聚类算法，提高中文文本分类的准确度。
研究方法：（1）收集文本数据：从网络、新闻媒体等途径获取中文文本数据，保证数据的多样性和代表性。
（2）文本特征提取：比较不同文本特征提取方法的效果，选择最适合中文文本分类的特征提取方法。
（3）支持向量机分类：使用 SVM 对中文文本数据进行分类，比较不同 SVM 模型的效果，找到效果最好的 SVM 模型。
svm 中文文本分类 开题 研究内容
svm 中文文本分类开题研究内容
本研究旨在探讨支持向量机（SVM）在中文文本分类中的应用。
具体来说，研究内容将包括以下方面：
1. SVM基本原理：介绍SVM的基本原理和分类算法，探讨SVM 分类器在文本分类中的优缺点。
2. 特征选取方法：比较不同特征选取方法在中文文本分类中的表现，探究如何选取最优特征集。
3. 数据预处理：探讨数据预处理在中文文本分类中的重要性，比较不同预处理方法的效果。
4. 分类器性能评估：探究如何评估基于SVM的中文文本分类器的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
5. 实验设计与结果分析：以中文新闻分类为例，设计实验并分析实验结果，验证SVM在中文文本分类中的有效性和可行性。
通过以上研究，旨在为中文文本分类提供一种新的分类方法，同时提高SVM在中文文本分类中的准确性和效率。
- 1 -。
《2024年基于支持向量机的聚类及文本分类研究》范文
《基于支持向量机的聚类及文本分类研究》篇一一、引言在人工智能领域中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于多个子任务，其中包括聚类和文本分类。
这两项任务不仅具有广阔的实用性，还在算法理论和实践中具有一定的研究价值。
本文将对基于支持向量机的聚类及文本分类进行研究，详细介绍SVM的原理和它在聚类及文本分类任务中的应用，并通过实证分析验证其效果。
二、支持向量机（SVM）原理介绍支持向量机是一种基于监督学习的机器学习算法，通过寻找能够将数据正确划分的超平面来构建模型。
其基本思想是在特征空间中找到一个分隔超平面，使得数据集中任意一点到该超平面的距离最大化。
对于文本分类和聚类任务，SVM通常利用核函数将原始文本数据映射到高维空间，以便更好地处理复杂的非线性问题。
三、基于支持向量机的聚类研究聚类是一种无监督学习任务，旨在将相似的数据点聚集在一起。
基于支持向量机的聚类方法通常采用核函数将数据映射到高维空间后，利用SVM的分类思想进行聚类。
具体而言，该方法通过计算数据点之间的相似度或距离来构建相似度矩阵或距离矩阵，然后利用SVM的优化算法对矩阵进行优化，最终得到聚类结果。
四、基于支持向量机的文本分类研究文本分类是一种常见的自然语言处理任务，主要用于将文本数据划分为不同的类别。
基于支持向量机的文本分类方法通过将文本数据转化为数值型特征向量，并利用SVM进行分类。
在这个过程中，SVM通过选择合适的核函数将文本数据映射到高维空间，从而更好地处理复杂的非线性问题。
此外，SVM还可以通过调整参数来优化模型的性能。
五、实证分析为了验证基于支持向量机的聚类和文本分类方法的有效性，本文采用真实数据集进行实验。
首先，我们使用SVM进行文本聚类实验，通过对比不同核函数和参数设置下的聚类效果，验证了SVM在文本聚类任务中的有效性。
其次，我们进行文本分类实验，通过对比SVM与其他常见分类算法的分类性能，验证了SVM在文本分类任务中的优越性。
《2024年基于支持向量机的聚类及文本分类研究》范文
《基于支持向量机的聚类及文本分类研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，如何有效地处理和利用海量的文本数据成为了研究的重要课题。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，在文本分类和聚类任务中得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于支持向量机的聚类及文本分类方法，以期为相关研究提供参考。
二、支持向量机理论基础支持向量机是一种基于监督学习的分类算法，其基本思想是将输入的样本空间映射到高维空间，从而找到一个最优的超平面来对样本进行分类。
SVM通过寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本被最大化地分隔开。
此外，SVM还可以通过核函数将低维空间的非线性问题转化为高维空间的线性问题，从而解决复杂的分类问题。
三、基于支持向量机的聚类方法传统的聚类方法通常基于距离度量，而支持向量机可以用于改进聚类方法。
在基于支持向量机的聚类中，首先使用SVM对样本进行分类，然后根据分类结果进行聚类。
这种方法可以有效地处理非线性可分的数据集，提高聚类的准确性和鲁棒性。
此外，还可以通过引入核函数来进一步提高聚类的效果。
四、基于支持向量机的文本分类方法文本分类是自然语言处理领域的重要任务之一，而支持向量机是常用的文本分类算法之一。
在基于支持向量机的文本分类中，首先需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。
然后，将预处理后的文本表示为特征向量，常用的特征表示方法包括TF-IDF、词向量等。
最后，使用SVM对特征向量进行分类。
在文本分类中，SVM可以通过选择合适的核函数来处理文本数据的非线性关系，从而提高分类的准确率。
五、实验与分析为了验证基于支持向量机的聚类及文本分类方法的有效性，我们进行了实验分析。
首先，我们使用SVM对一组文本数据进行聚类实验，通过引入不同的核函数来比较聚类的效果。
实验结果表明，基于支持向量机的聚类方法可以有效地处理非线性可分的数据集，提高了聚类的准确性和鲁棒性。
基于聚类分析的SVM分类算法的开题报告
基于聚类分析的SVM分类算法的开题报告背景介绍：在分类问题中，SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常用的机器学习算法。
SVM分类器的核心思想是将数据映射到高维空间中，使得样本之间的距离最大化，以此来实现数据的分类。
传统的SVM分类算法是基于已知标签的训练数据进行分类。
然而，在实际应用中，往往存在训练数据不完备的情况，即训练数据缺乏标签信息，这时需要利用聚类算法将未标注的数据进行聚类，再结合已知标签的数据进行分类。
研究内容：本课题的研究内容是基于聚类分析的SVM分类算法。
首先，利用聚类算法对未标注的数据进行聚类分析，将数据聚类为若干个类别。
然后，利用已知标签的数据训练SVM分类器，将训练好的SVM分类器应用于聚类分析得到的类别中，对每个类别进行分类。
最后，将分类结果进行评估和比较，分析该算法的性能和优势。
研究方法：本课题的研究方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据转化等。
2. 聚类分析：利用聚类算法将未标注的数据进行聚类分析，得到若干个类别。
3. SVM分类器训练：利用已知标签的数据训练SVM分类器，确定最优的超参数和核函数等。
4. 分类应用：将训练好的SVM分类器应用于聚类分析得到的类别中，对每个类别进行分类。
5. 性能评估：对分类结果进行评估和比较，分析该算法的性能和优势。
研究意义：本课题的研究意义主要包括以下几个方面：1. 解决训练数据不完备的问题，提高分类器的准确率和鲁棒性。
2. 应用聚类算法，能够避免数据分布不均匀导致的分类器偏差和方差问题。
3. 基于聚类分析的SVM分类算法具有较好的实用性和可扩展性，能够广泛应用于各种分类问题中。
预期成果：本课题的预期成果主要包括以下几个方面：1. 实现基于聚类分析的SVM分类算法，并对算法进行改进和优化。
2. 利用多个实际数据集，对该算法进行测试和验证，评估其性能和优势。
基于SVM的中文文本分类算法研究与实现的开题报告
基于SVM的中文文本分类算法研究与实现的开题报告一、研究背景在现代社会中，数据信息的爆炸性增长与互联网技术的迅猛发展给人们带来了海量的数据信息，这就要求我们对于这些数据信息进行分类处理，以便于对数据信息进行更加有效的管理。
而文本分类技术则是对文本进行自动分类的一种应用技术。
目前，文本分类技术已广泛应用于情感分析、新闻分类、文本检测等领域。
支持向量机（SVM）作为一种非常有效的模式识别技术，已经被广泛应用于文本分类领域。
然而，中文文本分类问题的研究相对较少。
一方面，中文语言的特殊性会影响文本分类技术的性能；另一方面，中文语言的特殊性也为中文文本分类问题的研究提供了更多的挑战和机遇。
因此，本研究将着重研究中文文本分类算法的性能优化问题，并将采用SVM算法对中文文本进行分类处理，探索SVM在中文文本分类中的优化实现方式。
二、研究目的与意义本研究的目的是探讨SVM算法在中文文本分类中的性能优化问题，并提出相应的实现方法。
具体来说，将探讨以下几点：1、研究基于SVM的中文文本分类算法的基本原理与实现方法。
2、探索中文文本特征的提取方法，探讨中文文本特征的选取与处理。
3、研究基于SVM的中文文本分类器的性能优化问题，并提出相应的解决方案。
本研究的意义在于：1、探索SVM在中文文本分类中的性能优化方式，为中文文本分类技术的发展提供有益的参考。
2、通过对中文文本特征的选取与处理，提高中文文本分类算法的准确率，使其更加适用于中文自然语言处理领域。
3、提高中文文本分类的效率和性能，为中文文本分类技术的应用提供更加可靠和有效的支持。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1、研究中文文本分类算法的基本原理和实现方法，包括中文文本特征的提取和处理、分类器的选择、分类器的训练和测试等。
2、实现基于SVM的中文文本分类算法，并通过实验验证算法的性能。
3、优化基于SVM的中文文本分类算法，提高算法的准确率和效率。
本研究的主要研究方法包括：1、收集中文文本分类的相关文献资料，研究中文文本分类算法的基本原理和实现方法，了解相关的技术和方法等。
VSM在中文文本聚类中的应用及实证分析
VSM在中⽂⽂本聚类中的应⽤及实证分析第28卷第4期武汉理⼯⼤学学报?信息与管理⼯程版V o l.28N o .42006年4⽉JOU RNAL O F WU T (I N FORM A T I O N &M ANA GEM EN T EN G I N EER I N G )A p r .2006⽂章编号:1007-144X (2006)04-0056-04收稿⽇期:2005-12-15.作者简介:马辉民(1972-),男,湖北仙桃⼈,华中科技⼤学管理学院副教授.VS M 在中⽂⽂本聚类中的应⽤及实证分析马辉民1,李卫华1,吴良元2(1.华中科技⼤学管理学院,湖北武汉 430074;2.湖北省荆门利盛⽯化⼯贸有限公司,湖北荆门 434500)摘 要:⽂本聚类是W eb ⽂本挖掘的⼀个重要分⽀,⽽⽂本表⽰⽅法是⽂本聚类的基础。
重点讨论了⽂本表⽰⽅法中最常⽤到的向量空间模型,分析了其优势和不⾜,并基于⼀个⽂本处理实验,对V S M 模型从可实现⾓度给出改进建议。
关键词:⽂本聚类;向量空间模型;⽂本表⽰中图法分类号:T P 301.2 ⽂献标识码:A1 引 ⾔随着电⼦商务推荐系统的深⼊研究,作为W eb ⽂本挖掘重要⼿段的⽂本聚类⽅法,也越来越多地使⽤于电⼦商务推荐系统中。
⽂本聚类的核⼼是聚类算法[1],聚类算法主要分为以下3类:基于优化的聚类⽅法、基于关系的聚类⽅法和基于变换的聚类⽅法[2]。
以上3类⽅法,⼤部分使⽤了向量空间这⼀基本数学结构为运算基础。
在⽂本聚类中,使⽤得最多的也正是基于向量空间的向量空间模型V S M (V ecto r Sp ace M odel )。
向量空间模型最早由Salton G 于1975年提出,并应⽤于⽂本索引中[3],后来则被⼴泛应⽤于⽂本表⽰。
应⽤V S M 模型的案例颇多,但对V S M 应⽤于中⽂是否也和应⽤于英语之类的词分隔语⾔⼀样出⾊,V S M 应⽤与中⽂应该注意的问题等则很少研究。
基于VSM的文本相似度计算的研究_
息 。 互信息表征了特征与类之 间的相关程度 , 当特征的出现只
依赖于某一类时 , 互信息大 ;当 特征与类相互独立时 , 互信息为
0;当特征很 少在 该类 中出 现时 , 互 信息 为负 数 。 在特 征 选择
时 , 应该选择互信息大的特征项 。
.. 文档频率
文档频率是训练集中含有 词条 tk.的文本数和训 练集文档
I(t, c)=log(P(t, c)/(P(t)×P(c)))
(5)
在一个包含 m个类别 的集合 中特征项 t的 互信息 值可定
义为如下两种 :
m
Iavg(t)=i∑=1P(ci)I(t, ci)
(6)
Imax(t)=maxm i=1I(t, ci)
(7)
其中 :Iavg(t)表 示 t的平 均互 信 息 ;Imax(t)表示 t的最 大 互信
.. 信息增益 一个特征的 信息增益是指如果该特征在一篇文档中出现 ,
进行类别预测所 获得 的信 息量 [ 3] , 也 就是 说一 个特 征项 的信 息增益就是在不 考虑任何特征 项的文档 集的熵 和考虑 该特征
项后的文档集的 熵的差值 , 公式如下 :
m
IG(t)=-∑
i=1
P(ci)logP(ci)+
SimilaritycomputingofdocumentsbasedonVSM
GUOQing-lin1, 2, LIYan-mei1, TANGQi1 (1.SchoolofComputerScience＆ Technology, NorthChinaElectricPowerUniversity, Beijing102206, China;2.Dept.ofComputerScience＆ Technology, PekingUniversity, Beijing100871, China)
基于SVM的网络文本分类问题研究与应用的开题报告
基于SVM的网络文本分类问题研究与应用的开题报告一、研究背景及意义随着互联网技术的发展，互联网上的文本数据呈现爆炸式增长。
在海量文本数据中，如何快速准确地分类，并提取有用信息，成为文本挖掘和信息抽取的关键性问题之一。
网络文本分类是指将传统文本分类技术与网络技术相结合，通过对大量文本进行分类，实现对网络信息的快速、准确分析和处理。
网络文本分类在信息过滤、情感分析、广告推荐等领域有着广泛的应用。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强有力的分类方法，在文本分类中具有优异的表现。
因此，本文基于SVM算法，对网络文本分类问题进行研究和应用。
二、研究内容及方法本文将以分类任务为中心，针对网络文本分类问题进行研究和应用，具体研究内容包括以下几个方面：1. 文本预处理。
针对网络文本数据的特殊性（例如包含HTML标签、URL链接等），进行数据清洗和预处理，从而提高数据的质量。
2. 文本特征提取。
通过词袋模型等方法，将文本数据转化为数字特征，以便于机器学习算法对其进行处理。
3. SVM算法集成。
针对SVM算法中存在的泛化能力和计算能力问题，采用多种SVM算法集成方法，提高分类精度和运算效率。
4. 实验分析。
利用公开数据集，在多个分类任务上进行实验分析，评价所提出算法的性能和效果，并与其他常见的分类算法进行对比分析。
本文将采用文献研究和实验分析相结合的方法，对网络文本分类问题进行深入探究。
三、研究计划及进度安排1. 第一阶段（10月-11月）：熟悉文本分类和SVM算法的基础知识，了解相关领域的研究动态和方法。
2. 第二阶段（12月-1月）：收集和整理网络文本分类相关数据集，进行数据预处理和文本特征提取。
3. 第三阶段（2月-3月）：基于SVM算法，提出并实现多种分类算法集成方法，并进行实验分析。
4. 第四阶段（4月-5月）：总结和分析实验结果，撰写研究报告。
5. 第五阶段（6月-7月）：进一步完善报告，并进行论文答辩准备。
支持向量机文本分类算法研究的开题报告
支持向量机文本分类算法研究的开题报告一、选题背景随着互联网时代的到来，数据量呈现出爆炸式的增长，文本数据也成为互联网中广泛存在的形式之一。
其中，文本分类是一种将给定的文本划分到预先定义的类别中的过程。
在众多文本分类算法中，支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种较为先进和有效的算法。
二、研究意义SVM算法在分类问题中具有很高的准确率和鲁棒性，在文本分类中应用广泛，特别是在情感分析、垃圾邮件过滤、主题分类等方面。
因此，深入研究SVM算法的文本分类模型，具有重要的理论意义和实际应用价值。
三、研究目的本研究主要针对SVM算法在文本分类中的应用进行探究，研究目的包括：1. 分析SVM算法的理论基础和文本分类应用现状。
2. 探究SVM算法在文本分类中的优势和不足。
3. 细化SVM算法在文本分类中的核心问题，设计改进方案。
4. 验证改进方案的有效性和实用性。
四、研究方案1. 文献综述和理论分析。
首先对SVM算法在文本分类方面相关文献进行综述和分析，了解目前研究的不足和未来研究方向。
2. 模型设计和实现。
在分析SVM算法的基础上，进行模型设计和实现，结合已有的文本分类算法进行比较分析。
3. 模型改进。
根据分析SVM算法在文本分类中存在的问题，设计相应的改进方案，包括特征选择、核函数设计等。
4. 模型评估和实验验证。
使用大量的实验数据对模型进行评估和比较，验证改进方案的有效性和实用性。
五、研究计划本研究的具体计划如下：第1-2周：文献综述和理论分析。
第3-4周：模型设计和实现。
第5-6周：模型改进和验证算法有效性。
第7-8周：模型评估和实验验证。
第9-10周：撰写论文和总结。
六、预期成果本研究预期实现以下成果：1. 对SVM算法在文本分类中的应用进行综述和分析，总结相关研究现状和存在的问题。
2. 能够进行SVM算法在文本分类中的模型设计和实现。
3. 提出一种改进方案，使得SVM算法在文本分类中的效果得到进一步提高。
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第28卷第4期武汉理工大学学报・信息与管理工程版V o l.28N o .42006年4月JOU RNAL O F WU T (I N FORM A T I O N &M ANA GEM EN T EN G I N EER I N G )A p r .2006文章编号:1007-144X (2006)04-0056-04收稿日期:2005-12-15.作者简介:马辉民(1972-),男,湖北仙桃人,华中科技大学管理学院副教授.VS M 在中文文本聚类中的应用及实证分析马辉民1,李卫华1,吴良元2(1.华中科技大学管理学院,湖北武汉 430074;2.湖北省荆门利盛石化工贸有限公司,湖北荆门 434500)摘 要:文本聚类是W eb 文本挖掘的一个重要分支,而文本表示方法是文本聚类的基础。
重点讨论了文本表示方法中最常用到的向量空间模型,分析了其优势和不足,并基于一个文本处理实验,对V S M 模型从可实现角度给出改进建议。
关键词:文本聚类;向量空间模型;文本表示中图法分类号:T P 301.2 文献标识码:A1 引 言随着电子商务推荐系统的深入研究,作为W eb 文本挖掘重要手段的文本聚类方法,也越来越多地使用于电子商务推荐系统中。
文本聚类的核心是聚类算法[1],聚类算法主要分为以下3类:基于优化的聚类方法、基于关系的聚类方法和基于变换的聚类方法[2]。
以上3类方法,大部分使用了向量空间这一基本数学结构为运算基础。
在文本聚类中,使用得最多的也正是基于向量空间的向量空间模型V S M (V ecto r Sp ace M odel )。
向量空间模型最早由Salton G 于1975年提出,并应用于文本索引中[3],后来则被广泛应用于文本表示。
应用V S M 模型的案例颇多,但对V S M 应用于中文是否也和应用于英语之类的词分隔语言一样出色,V S M 应用与中文应该注意的问题等则很少研究。
笔者主要针对上述这2个问题,讨论了一些V S M 基础上发展的模型;从实验的角度讨论了V S M 模型应用于中文的情况;给出了一些有实际意义的改进建议。
2 VS M 模型及发展2.1 VS M 模型及一些约定Salton G 在1975年提出V S M 模型时,其本意是为文本(英文)建立索引,以方便文本的检索。
其基本思想是以向量来表示文本,多个文本向量组成的文本集D 的表示如下:D =d 1d 2d m =(t 1 t 2 … t n )=w 11w 12…w 1n w21w22…w2nω w m 1w m 2…w m n(1)其中d m 为第m 个文本行向量,t n 为第n 个特征项列向量,w m n 为第n 个特征值在第m 个文本中的权重。
Salton G 在其论文中偏向于使用英语词作为特征项,没有使用w o rd 来表达,而是使用了term 来表示特征项。
这主要是考虑到其他形式(例如英语中的词组)能够充当特征项的可能性,事实上后来也出现了很多其他的尝试[4]。
中文文本的特征项一般可以选择“字”、“词”或“词组”,甚至也有使用“概念”作为特征项的,例如将“计算机”和“电脑”归为同一“概念”,从而更接近原文本。
由这些词作为向量的维数来表示文本,最初的向量表示完全是“0”、“1”形式,即如果文本中出现了该词,那么文本向量的该维为“1”,否则为“0”。
这种方法无法体现这个词在文本中的作用程度,因此,“0”、“1”逐渐被更精确的词频代替。
词频分为绝对词频和相对词频。
绝对词频是指使用某个词在文本中出现的频率表示文本,相对词频则为归一化的词频,其计算方法主要运用T F2I D F 公式(T erm F requency2Inverse Docum en t F requency),目前存在多种T F2I D F公式。
Salton G给出的一种T F2I D F公式为w ij=T f ij log LD f j(2)其中,T f ij为第j个特征项在第i个文本中出现的频率,L为文本总数,D f j为文本集中出现第j 个特征项的文本数量。
另外还有其他的T F2I D F 公式,如w ij=T f ij log(L D f j+0.01)6nj[T f ij log(L D f j+0.01)]2(3) w ij=(1+log2T f ij)log2(L D f j)6nj[(1+log2T f ij)log2(L D f j)]2(4)式(3)和式(4)中参数的含义与式(2)相同[5]。
式(3)、式(4)与式(1)的最大不同,主要是将文本向量进行规范化处理,这样做的主要目的是避免长文本和其他文本的相似度更接近。
文本经过分词程序分词后,去除停用词,合并数字和人名等词汇,然后统计词频,最终表示为所描述的向量。
2.2 相似度计算V S M模型应用于索引的一个很大优势是计算检索词和文本之间的相似度(也称为“距离”)非常方便,这种相似度的计算也非常自然地用于文本之间。
常见的用于文本向量之间相似度计算的公式主要有内积、余弦相似度、Co rrelati on距离、Sp earm an距离、Euclidean距离、C ity B lock距离。
此外,还有M ahalanob is距离、M inkow sk i距离、T an i m o to距离、H amm ing距离和Jaccard距离等。
相似度的计算还有一种表达方式是通过矩阵的变换,例如L S I模型、GV S M模型、AD E模型等[6]。
其目的和上面的距离计算公式是殊途同归的。
2.3 VS M模型的不足根据“贝叶斯假设”,假定组成文本的字或词在确定文本类别的作用上相互独立,这样,就可以使用文本中出现的字或词的集合来代替文本。
这种假设可以使文本的表示和处理形式化,但是不言而喻,这将丢失大量关于文章内容的信息,这也是V S M模型经常受到批评的原因。
具体说来,有以下几个方面:(1)忽略了特征项之间的顺序。
例如一个长句前面和后面存在的转折关系就无法在V S M模型中表示出来。
但是如果V S M模型应用于大量长文本的聚类处理中,这个问题并不是很重要。
因为在这个处理过程中,更加关注一个文本讲述的主题,而不是非常关心对该文本所持的是一种肯定或者否定的态度。
(2)不能区分d m和k d m(k为有理数)。
这在短文本和长文本的聚类处理时,有较大的影响。
通过式(3)和式(4)来计算权重,一定程度上可以消除该影响。
(3)特征项的向量维数可能非常大。
在本文的实验系统中,约2000字的文本,其特征项向量维数可达到360。
在不断加入新的文本过程中,向量维数也会大量增加。
例如本实验中的50个文本,特征项向量维数达到1360,该维数还是经过优化的结果。
(4)加入新文本时导致向量异动。
如果一个特征项只在某一个文本中出现,但是仍然将它列入特征项向量,则在加入一个新文本时,需要添加的特征项向量可能比较少,文本集矩阵的变动也不会太大;如果不考虑这些只在某一个文本中出现的特征项(这对于区分文本集中的文本是没有意义的,并且能够大大的减少列向量维数),在新加入一个或多个文本时,整个文本集矩阵几乎都需要重新生成。
(5)文本中最显著的词不一定被关注。
主要表现在某些能够很好表达主题的词,可能没有在文本中出现多次,从而导致其权重也非常低,在计算文本相似度时导致偏差。
其他不足之处还有不能进行规则推理等。
V S M模型尽管受到多种责难,但自从Salton G于1975年提出该模型以来,它一直广泛用于多种文本索引系统、文本分类聚类系统等[1]。
在中文文本中的应用就相对较晚,最主要的因素是中文是以句子和标点符号组成,而英文等语言则很自然的在词与词之间存在空格,特征项的选取相对容易很多。
3 VS M模型应用于中文3.1 系统实现框架为了更好地分析V S M模型在中文文本中的应用,实验过程中将整个过程进行了分解,V S M 模型应用实施图如图1所示。
实验中,表c tex t记75第28卷第4期马辉民等:V S M在中文文本聚类中的应用及实证分析录要进行处理纯文本;表SR 记录了分词结果,也即是带了分词标记的文本;表T F 记录了表SR 中分词结果的所有特征项;表m atrix 是表T F 经过消噪以后的结果,并计算了权重。
表term stop 是分词程序的词属性标记集,通过它可以去掉一些叹词、代词等没有区分意义的词。
图1 V S M 模型应用实施图本实验的分词程序选取的是中科院计算技术研究所的汉语词法分析系统(I CTCLA S ),通过组件的形式集成到文本分析程序中。
文本的分析过程主要通过JavaScri p t 来完成,主要考虑到JavaScri p t 对文本分析的强大支持,并且性能不是本实验关注的最主要因素(事实证明JavaScri p t 的性能也不算太差)。
实验服务器配置为奔三933M H z ,512M BSDRAM ,7200R PM U ltra 2A TA100硬盘。
服务程序使用IIS v 6.0,数据库管理系统使用SQLServer 2000。
演示系统可参看:h ttp : li w h .km i p .net :8282 站点。
聚类运算在M atlab v 7.0.1中完成。
3.2 文本聚类结果实验使用的聚类算法为层次聚类算法。
通过在文本集中预置若干个相同的文本(存在少许差异),来观察聚类结果,看它们是否能够处于最接近或者较接近的类中。
另外一个考量指标为Cop henet 距离和使用相似度公式计算出来的距离进行的比较。
比较结果越接近1,表示聚类结果越能够较好地反映聚类矩阵。
4 基于实验的V S M 模型改进途径4.1 选择合适的分词程序本实验选取的分词程序是I CTCLA S ,973专家组评测结果,其分词正确率高达97.58%,基于角色标注的未登录词识别能取得高于90%的召回率,其中中国人名的识别召回率接近98%,分词和词性标注处理速度为31.5kb s ,是现在比较好的开源分词程序。
另外,海量科技的分词技术目前被认为是国内最好的中文分词程序,其分词准确度超过99%;百度也有自己的分词技术。
中文分词本身也是一个很大的课题,分词程序的一点改进,对于V S M 模型都有极大的帮助。
在实验过程中,就发现相同的文本,可能得到不同的分词结果的情况,这直接造成了后面聚类的错误或不良结果。
4.2 建立专业领域的同义词词典实验中发现大量同义词,但是由于使用的词不同,从而使得文本相似度降低。
例如电脑和计算机在大多数场合都具有同一意义。
这对于大文本集是非常有必要的,本实验过程中仅有50篇文本,文本向量的维数就达到1583。
在降维的同时,还能够增强文本聚类的准确性。
同时还可以考虑一些近义关系(如忧郁、忧愁),从属关系(软件、操作系统)等[6]。