基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法

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常用nlp算法

常用nlp算法

常用nlp算法

NLP(自然语言处理)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支,其主要目的是让计算机能够理解、分析和生成人类语言。在NLP中,有许多常用的算法,本文将对其中一些进行详细介绍。

一、文本分类算法

1. 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类算法,它假设所有特征

都是相互独立的,并且每个特征对结果的影响是相同的。在文本分类中,每个单词可以看作一个特征,而文本可以看作一个包含多个特征

的向量。朴素贝叶斯分类器通过计算每个类别下每个单词出现的概率

来确定文本所属类别。

2. 支持向量机(SVM)

SVM是一种常用的二分类算法,在文本分类中也有广泛应用。它通过找到一个最优超平面来将不同类别的数据分开。在文本分类中,可以

将每个单词看作一个维度,并将所有文本表示为一个高维向量。SVM

通过最大化不同类别之间的间隔来确定最优超平面。

3. 决策树

决策树是一种基于树形结构的分类算法,它通过对数据进行逐步划分来确定每个数据点所属的类别。在文本分类中,可以将每个单词看作一个特征,并将所有文本表示为一个包含多个特征的向量。决策树通过逐步划分特征来确定文本所属类别。

二、情感分析算法

1. 情感词典

情感词典是一种包含大量单词及其情感极性的词典,它可以用来对文本进行情感分析。在情感词典中,每个单词都被标注为积极、消极或中性。在进行情感分析时,可以统计文本中出现积极和消极单词的数量,并计算出总体情感倾向。

2. 深度学习模型

深度学习模型是一种基于神经网络的模型,它可以自动从数据中学习特征并进行分类或回归。在情感分析中,可以使用卷积神经网络(CNN)或长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型来对文本进行分类。

基于SVM算法的文本分类技术研究与应用

基于SVM算法的文本分类技术研究与应用

基于SVM算法的文本分类技术研究与应用

随着信息技术的迅猛发展和互联网的日益普及,海量、多样化、高维度的文本数据已经成为一种普遍存在的实时数据流。在这些数据中,如何进行有效、高效的文本分类成为了一个挑战问题。本文将针对这一问题,从SVM算法的角度出发,探讨文本分类技术的研究与应用。

一、文本分类的基本概念与目标

1.1 文本分类的基本概念

文本分类是指将一个事先给定的文本划归到合适的分类中,从而实现对数据进行有效分类管理的一种技术。文本分类是数据挖掘的重要组成部分,它主要应用于信息过滤、信息检索、推荐系统、邮件分类、社交网络分析等领域,成为现代信息处理的核心技术之一。

1.2 文本分类的目标

文本分类的目标是根据事先给定的分类标准,对文本进行分类管理。同时,文本分类需要对分类器进行评估,从而保证分类器具有较高的准确性和鲁棒性。

二、SVM算法的原理与应用

2.1 SVM算法的基本原理

SVM算法是一种经典的分类算法,它采用核函数的方式将高维空间的数据映射到低维空间,从而实现分类决策。SVM算法最大的特点在于可以在数量有限的样本集和保证分类边界最大化的情况下,实现分类器的构建。

2.2 SVM算法的应用

SVM算法的应用十分广泛,涉及面较为广泛的领域包括自然语言处理、计算机视觉、文本分类、图像处理、生物医学等领域。在文本分类领域,SVM算法主

要应用于垃圾邮件过滤、情感分析、信息检索及数据挖掘等方面,具有较好的分类效果。

三、基于SVM算法的文本分类技术研究

3.1 特征选择

文本分类的特征选择对于分类器的效率和性能具有重要意义。常见的特征选择

基于人工智能的文本分类算法研究

基于人工智能的文本分类算法研究

基于人工智能的文本分类算法研究

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的快速发展已经在各个领域展现了巨大

的潜力,文本分类(Text Classification)作为其中一个重要的应用领域,吸引了广

泛的研究兴趣。文本分类任务是根据文本内容将其自动分为不同的预定义类别或标签,这对于信息检索、文本挖掘、情感分析等应用具有重要价值。

本文旨在研究基于人工智能的文本分类算法,并探讨其各种方法、应用以及现

有的挑战。人工智能的文本分类算法可以大致分为传统机器学习方法和深度学习方法两大类。

首先,传统机器学习方法是文本分类的常用方法之一。这类算法的特点是基于

特征提取和特征选择,主要包括朴素贝叶斯(Naive Bayes)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树(Decision Tree)等。朴素贝叶斯算法

基于贝叶斯定理,通过计算文本中特征的条件概率来进行分类。支持向量机通过在高维空间中构建一个最优的分割超平面来实现分类。决策树则通过构建一个树状结构来进行分类。

其次,深度学习方法在文本分类中表现出色。深度学习是一种基于多层神经网

络的机器学习方法,通过层次化的特征学习和表示学习来实现分类。深度学习方法包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)以及其变种模型。卷积神经网络通过卷积操作

来提取文本中的局部特征,从而实现分类。循环神经网络通过建立记忆机制来处理序列数据,适用于对上下文信息敏感的任务。

基于python的中文文本数据集分类算法的设计与实现

基于python的中文文本数据集分类算法的设计与实现

基于Python的中文文本数据集分类算法的设计与实现通常涉及以下步骤:

1. 数据预处理:首先需要对中文文本数据集进行预处理,包括分词、去除停用词、词干提取等操作。

2. 特征提取:从预处理后的文本数据中提取特征,常用的特征提取方法包括词袋模型(Bag of Words)、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)等。

3. 选择分类器:选择合适的分类器对提取的特征进行训练和分类。常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、随机森林等。

4. 训练模型:使用训练集对选择的分类器进行训练,以建立分类模型。

5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,通常使用准确率、召回率、F1值等指标进行评估。

下面是一个简单的基于Python的中文文本分类算法示例,使用了中文文本数据集进行情感分类:

import jieba

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. 数据预处理

# 假设已有中文文本数据集,包括文本和标签

data = [("这部电影太好看了", "positive"), ("这个产品很差", "negative"), ...] # 假设这里是数据集

基于SVM的中文文本分类算法

基于SVM的中文文本分类算法

20 年 7月 08
J1 0 8 u .2 0
V0 . 2 No. 12 7
基 于 S M 的 中文文 本 分 类 算 法 V
冀胜利 , 李 波
405 ) 000
( 重庆工学 院 电子信息 与 自动化 学院 , 重庆
摘要 : 出了一种基 于支持 向量机的中文文本 分类算 法 , 提 介绍 了文 本分类 过程 中的文本表示 、 特
般来说, 文本分类系统 的任务是 : 在给定的
分类体系下 , 根据文本 的内容或属性 自动的确定 文本 的类 别 . 另一 个 角度 来 看 , 本分 类 是 一个 从 文

收稿 日期 ;0 ̄一 —2 20 0 4 8 基金项 目: 重庆市 自然科学基金资助项 目( SC 20 B 2 8) CT ,06 B 04 . 作者简 介 : 冀胜利 (9 1 )男 , 18一 , 山东鄄城人 , 硕士研究生 , 主要从事测试 与控制技术研 究 ; 波 , , 士 , 授 , 李 男 博 教 主 要从事信息安全与计算机网络研究 .
征提取 和 S M算法等关键技术 . V 最后进行 了实验 和分析 , 由实验结果 可 以看 出, 该方法 在精确率
和召回率等方 面能够达到 比较好 的效果


词: 支持向量机 ; 特征提取 ; 文本分类
文献标识码 : A

基于SVM算法的文本分类技术研究

基于SVM算法的文本分类技术研究
1、数据预处理:对原始文本数据进行清洗、分词、停用词去除等操作,将 文本转化为可供模型使用的数值型特征向量。
2、特征提取:利用词袋模型、TF-IDF等方法从文本中提取特征,生成高维 特征向量。
3、构建SVM分类器:根据提取的特征向量,利用SVM算法构建文本分类器。
4、实验设计与评估:设计多组实验来验证算法的准确性和效率,并利用准 确率、召回率和F1值等评估指标对实验结果进行分析和比较。
4、对小样本数据集也能取得较 好的分类效果。
然而,SVM算法在文本分类中也存在一些不足之处,如对特征选择敏感、对 噪声数据鲁棒性差等。因此,针对SVM在文本分类中的优缺点,一些研究者提出 了各种改进方法,如基于特征工程的优化、集成学习方法等。
方法与实验设计
本次演示研究基于SVM算法的文本分类技术,主要包括以下步骤:
实验结果与分析
在本研究中,我们采用了公开的文本数据集进行实验,并将数据集分为训练 集和测试集。实验中,我们采用了不同的特征提取方法和参数优化策略来探究 SVM算法在文本分类中的性能。实验结果如下表所示:
从上表可以看出,通过优化特征提取方法和参数调整,实验4取得了最高的 准确率和F1值,分别为90.2%和89.2%。此外,对比其他相关研究,本次演示提出 的基于SVM算法的文本分类技术在准确率和F1值方面均取得了较好的成绩。
实验结果表明,该方法能够有效地解决SVM多分类问题中的“维数灾难”和 “不可分区域”等问题,提高训练时间和精度。同时,该方法还能够有效地应用 于各种不同的数据集上,具有广泛的应用前景。

自然语言处理中的文本分类算法介绍

自然语言处理中的文本分类算法介绍

自然语言处理中的文本分类算法介绍

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。文本分类是NLP中的一个关键任务,它涉及将文本数据分为不同的类别或标签。文本分类算法在各种应用中都得到了广泛的应用,如垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等。

文本分类算法的目标是根据文本的内容将其归类到特定的类别中。以下是几种常见的文本分类算法:

1. 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes):朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。它假设特征之间相互独立,因此被称为“朴素”。在文本分类中,朴素贝叶斯算法将文本表示为词袋模型,计算每个类别的概率,并选择具有最高概率的类别作为分类结果。朴素贝叶斯算法简单高效,适用于大规模文本分类任务。

2. 支持向量机算法(Support Vector Machines,SVM):支持向量机算法是一种二分类算法,通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类。在文本分类中,特征通常是词语或短语,而超平面的目标是在不同类别的文本之间找到最大的间隔。SVM算法在处理高维数据和非线性问题时表现出色,但对于大规模数据集可能存在计算复杂性。

3. 决策树算法(Decision Trees):决策树算法通过构建树状结构来进行分类。每个节点代表一个特征,分支代表不同的取值,而叶节点代表最终的类别。在文本分类中,决策树算法可以基于词语或短语的存在与否进行划分。决策树算法易于理解和解释,但对于高维数据和过拟合问题可能存在挑战。

基于SVM的文本分类任务实例分析

基于SVM的文本分类任务实例分析

基于SVM的文本分类任务实例分析近年来,随着数据时代的到来,文本分类技术在信息处理、智能搜索、情感分析等领域得到了广泛的应用。基于SVM(Support Vector Machine)的文本分类是一种有效的文本分类方法,具有准确性高、泛化能力强等特点。本文将通过实例分析,深入研究和探讨基于SVM的文本分类任务。

一、SVM简介

SVM是机器学习中的一种算法,其基本思想是找到一个最优的超平面,将数据点分为不同的类别。SVM是一种清晰、有效、可靠的算法,其在非线性分类、文本分类、图像识别等领域都有着广泛的应用。

二、文本分类

文本分类(Text Classification)是指将文本信息自动分类到预定义的类别中。文本分类技术对于实现自动化的信息处理、智能搜索、情感分析等领域具有重要的意义。文本分类任务具体分为训练和预测两个部分,通过训练使得机器学习算法获取不同类别

的文本特征,完成模型的构建和训练,最终实现对未知文本的分类和预测。

三、基于SVM的文本分类实例分析

在本文中,我们以20 Newsgroup数据集作为实验数据,该数据集包含来自20个不同新闻组的18,846篇新闻文章,其中分别包含11,314篇训练文本和7,532篇测试文本。我们使用Python语言和scikit-learn库实现了基于SVM的文本分类实例。

1.数据预处理

在进行文本分类之前,我们需要对原始文本进行预处理。预处理步骤包括去除标点、停用词等无用信息,进行向量化处理,将文本转化为数值型数据。

2.特征提取

特征提取是文本分类中非常重要的一步,它决定了文本表示的质量和分类效果的好坏。我们使用TF-IDF(Term Frequency-

文本分类中的SVM算法研究

文本分类中的SVM算法研究

文本分类中的SVM算法研究

近年来,随着互联网技术的飞速发展和广泛应用,海量的文本数据如同一座沉

睡的巨型宝库。如何从这些数据中提取有价值的信息,则成为使用这些数据的研究者面临的难题。而文本分类技术,则是解决这个问题的有效手段之一。SVM算法

作为文本分类中重要的算法之一,本文将对其进行深入的研究。

一、SVM算法的基本原理

支持向量机(Support vector machine, SVM)是Vapnik等人1992年提出的,是一

种二分类模型。它的主要思想是通过寻找最优超平面,将不同类别数据分离开来。在一个二维平面中,如果我们只有两类样本,那么我们可以通过留出一条直线来将它们分开。但是,如果数据维度增加,我们就无法用一个简单的线来将它们分开了。SVM恰好是在这种情况下被提出来的。

SVM算法的目标函数是最大化最小间隔,将不同类别的数据分开。在二维平

面中,最大化最小间隔就是要找到一条直线,让其离负样本最近的点距离最大,离正样本最近的点距离最大。这条直线就是所谓的最优超平面。而在多维空间中,最优超平面就是超平面中距离最近的点到超平面的距离最大,它将数据空间分成两部分。超平面求解的过程就是求解优化问题的过程。

对于一个n维空间的数据,其最优超平面可以用以下公式来表示:

f(x)=w^T* x+b

其中,w是超平面法向量,b是超平面位移。截距为b就是一条直线与y轴的

交点。

二、SVM算法的核心思想和实现

SVM算法的核心思想是利用核函数将数据映射到高维空间中,使其变得更加

线性可分。这样,在高维空间中,我们就可以寻找到最优的超平面,将不同类别的数据分开。分类时,利用训练得到的模型来预测新的样本所属的类别。

Java实现基于SVM的文本分类算法案例分析

Java实现基于SVM的文本分类算法案例分析

Java实现基于SVM的文本分类算法案例分

1. 简介

本文将介绍如何使用Java语言实现基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的文本分类算法。SVM是一种常用于模式识别和机器学习的机器学习方法,它被广泛应用于文本分类、图像分类等领域。在本文中,我们将使用Java编程语言来实现一个文本分类的案例。

2. 数据准备

在进行文本分类之前,我们首先需要准备训练数据和测试数据。训练数据是用来训练分类模型的数据,测试数据是用来测试分类模型的数据。为了简化问题,我们假设已经有了一组已经标注好的文本数据集,其中包含了一些文本样本和对应的分类标签。

3. 特征提取

为了能够让计算机理解和处理文本数据,我们需要将文本数据转换成计算机可以处理的向量表示。常用的文本特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。在本案例中,我们将使用TF-IDF模型来进行特征提取。

4. 数据预处理

在进行特征提取之前,我们需要对原始文本数据进行一些预处理工作。预处理包括去除文本中的标点符号、停用词和数字,并进行词干化等处理。这些预处理的目的是为了减少噪音和提高文本特征的有效性。

5. 特征选择

在进行文本分类之前,我们还需要进行特征选择。特征选择的目的是为了选取那些对分类任务最具有区分性和重要性的特征。常用的特征选择方法有卡方检验和互信息等。在本案例中,我们将使用卡方检验来进行特征选择。

6. 使用SVM进行文本分类

在进行特征提取和选择之后,我们可以开始使用SVM进行文本分类了。SVM是一种有监督学习方法,它通过将数据映射到高维空间,构建一个最优的超平面来实现分类。在本案例中,我们将使用Java编程语言中的开源机器学习库来实现SVM算法。

自然语言处理中的文本分类方法

自然语言处理中的文本分类方法

自然语言处理中的文本分类方法自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是一门研

究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。随着互联网的普及

和信息爆炸式增长,文本数据的处理变得越来越重要。文本分类是

NLP的一个重要领域,它主要研究如何将大量的文本数据按照一定的

方式进行分类。下面将介绍几种经典的文本分类方法。

1. 词袋模型(Bag of Words,简称BOW)

词袋模型是文本分类中最简单且常用的方法之一。它基于一个假设:一篇文章的主题或类别与其中的词汇出现频率有关。词袋模型将文本

表示为一个由单词组成的“袋子”,忽略了单词的顺序和语法结构,只

考虑每个单词的出现次数。然后,可以使用统计方法(如TF-IDF)对

词袋模型进行权重计算,根据重要性对单词进行排序和筛选,从而实

现文本分类。

2. 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)

朴素贝叶斯分类器是一种基于统计学原理的分类算法。它基于贝叶

斯定理和特征条件独立假设,通过计算给定特征条件下类别的概率来

进行分类。在文本分类中,朴素贝叶斯分类器假设每个单词在类别中

是独立的,并使用训练集中的文本数据来计算单词出现的概率。然后,根据这些概率对新的文本进行分类。朴素贝叶斯分类器具有计算简单、速度快的优点,适用于处理大规模的文本数据。

3. 支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)

支持向量机是一种广泛应用于文本分类任务中的机器学习算法。它通过构造一个高维空间中的超平面来实现分类。在文本分类中,支持向量机通过将文本映射到高维空间,并通过样本之间的距离来判断类别。具体来说,SVM通过寻找最大间隔来分割不同类别的文本,使得分类结果更加准确。同时,支持向量机还可以利用核函数来处理非线性可分的情况。

文本分类标签生成算法

文本分类标签生成算法

文本分类标签生成算法

首先,基于机器学习的文本分类标签生成算法是常见的方法之一。这类算法通过训练模型来学习文本的特征和标签之间的关系,

常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、决策树

和深度学习模型等。这些算法能够从大量的已标注文本数据中学习

并预测新文本的标签,从而实现文本分类标签的自动生成。

其次,基于自然语言处理技术的文本分类标签生成算法也得到

了广泛的应用。这类算法利用词袋模型、词嵌入、文本向量化等技术,将文本表示为计算机能够理解和处理的形式,然后结合分类器

模型进行标签生成。例如,利用词嵌入模型将文本映射到低维空间,然后使用聚类或分类算法为文本赋予标签。

此外,还有基于规则和知识图谱的文本分类标签生成算法。这

类算法利用领域知识、语义关系和规则来为文本自动生成标签,例

如基于实体识别和关系抽取的算法,能够从文本中提取实体和关系

信息,然后根据知识图谱或领域规则为文本赋予相应的标签。

综上所述,文本分类标签生成算法涉及机器学习、自然语言处

理和知识表示等多个领域的技术,通过这些算法可以实现对文本的

自动分类和标注,为信息管理和检索提供了重要的技术支持。随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展,相信文本分类标签生成算法会有更多的创新和应用。

基于SVM的中文文本分类相关算法的研究与实现的开题报告

基于SVM的中文文本分类相关算法的研究与实现的开题报告

基于SVM的中文文本分类相关算法的研究与实现的

开题报告

一、选题背景和意义

随着互联网和信息技术的发展,人们面临着海量的文本信息,如何快速、准确地获取和处理这些信息,成为了信息化时代的严峻挑战。文本分类是对文本信息进行自动分类的一种重要手段。它在网络搜索、情感分析、广告推荐、知识发现等领域中发挥着重要的作用。

中文文本分类是文本分类领域的一个热点问题,中文语言的复杂性和多义性给中文文本分类带来了较大的挑战。支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的分类算法,在文本分类领域中得到了广泛应用。SVM 采用核函数映射方式处理高维数据,使数据在低维空间中得到很好的分类效果。因此,基于SVM的中文文本分类算法可以较好地解决中文文本分类问题。

二、研究内容和技术路线

1. 研究内容

本文主要研究基于SVM的中文文本分类算法,包括以下内容:

(1)中文分词:分别探究jieba分词、THULAC分词等中文分词工具的特点和效果,选取最适合文本分类的分词工具。

(2)特征表示:采用词袋模型对中文文本进行特征表示,探究TF-IDF、词频、文本长度等特征表示方法的效果。

(3)特征选择:采用信息增益、卡方检验等特征选择方法,选择最相关的特征词。

(4)SVM模型:使用libsvm工具库构建SVM分类模型,探究线性核函数、高斯核函数等核函数对分类效果的影响。

(5)分类效果评估:采用准确率、召回率、F1值等指标对分类结果进行评估。

2. 技术路线

(1)数据采集和预处理:获取中文文本数据集,进行数据预处理和清洗。

(2)中文分词:尝试jieba分词和THULAC分词等中文分词工具,对比分词效果。

基于SVM的中文文本分类系统研究的开题报告

基于SVM的中文文本分类系统研究的开题报告

基于SVM的中文文本分类系统研究的开题报告

一、选题的背景和意义

随着信息技术的发展,网络上的文本数据量越来越庞大,如何从中提取出有用的信息成为了一个重要的问题。中文文本分类是文本挖掘的一个研究领域,其目的是将中文文本按照预定义的类别进行分类,以便于信息的整理和利用。目前,中文文本分类已经在很多领域得到了广泛的应用,例如情感分析、Web 页面分类、新闻分类等。

支持向量机(SVM)是一种经典的机器学习算法,其具有良好的分类性能和泛化能力。SVM在中文文本分类中也有很好的应用效果,例如在J. Han等人的研究中,采用SVM进行中文文本分类的实验结果表明,SVM算法对中文文本分类的效果优于朴素贝叶斯算法。

本文将研究基于SVM的中文文本分类系统,旨在通过实验验证SVM 算法在中文文本分类中的效果,并进行相应的改进。此外,还将探讨数据预处理、特征选择和模型优化等问题,以提高系统的分类性能和应用效果,为中文文本分类技术的发展贡献一份力量。

二、研究的内容和方法

2.1 研究内容

本论文将研究基于SVM的中文文本分类系统,具体包括以下内容:

1.中文文本分类的基本概念和相关技术

2.支持向量机算法的原理和应用

3.数据预处理、特征选择和模型优化

4.基于SVM的中文文本分类实验设计

5.实验结果分析和对比

6.针对实验结果对系统进行改进和优化

2.2 研究方法

本论文将采用实验研究法,具体包括以下步骤:

1.收集中文文本分类的相关数据集

2.进行数据预处理,包括中文分词、去除停用词、词干提取等

3.特征选取,包括互信息、卡方检验、信息增益等方法

基于SVM模型的文本分类算法研究

基于SVM模型的文本分类算法研究

基于SVM模型的文本分类算法研究

随着互联网技术的发展,大数据时代已经到来。数据的爆炸性增长使得我们需要更多的工具和技术来处理和分析这些数据,以便更好地利用数据。其中文本数据是其中重要的一种形式。文本分类算法则是文本数据分析中最重要的部分之一。本文将介绍基于SVM模型的文本分类算法研究。

一. 文本分类算法的基本概念

文本分类算法,也称为文本挖掘,是一种将文本数据根据其语义内容归类的技术。这种技术对于组织和管理大量文本数据非常重要。例如,新闻文章、社交媒体上的评论、产品评论、电子邮件和其他在线内容都可以通过文本分类算法进行自动归类和组织。文本分类算法通过分类器,将文本数据划分为预定义的类别。利用文本分类算法,我们可以对大量文本数据进行快速准确的处理和分析。

文本分类算法中主要的两个概念是“特征提取”和“分类器”。文本的自然语言表示方式是一长串单词,如何选择文本中最有代表性的特征就显得至关重要。常见的特征提取包括文本降维、词袋模型和tf-idf方法。而在特征提取之后,需要建立一个能够将文本分类的紫用分类器,常用的分类器有朴素贝叶斯分类器、决策树分类器和支持向量机分类器。

二. SVM模型

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种广泛应用于模式识别的分类算法,主要用于二元分类和基于其构建的多元分类。SVM的目标是在超空间中找到样本集的最优划分超平面,即将样本集分成两个不同的部分。SVM分类器具有非常高的精度和泛化能力,并在文本分类中得到广泛应用。

在SVM模型中,计算的过程可以描述如下。假设有一个超平面:

基于SVM的文本分类算法优化研究

基于SVM的文本分类算法优化研究

基于SVM的文本分类算法优化研究

随着互联网的不断发展,我们已经进入了信息爆炸的时代,每天都有大量的文

本数据被产生和共享。这些文本数据包含了丰富的信息,有很大的价值被挖掘,但是如何处理这样巨量的文本数据已成为一个重要的挑战。文本分类是一种基本的文本处理技术,它可以将文本数据按照类别进行分类,从而方便管理和利用这些数据。在文本分类中,SVM作为一种强大的分类算法,已经被广泛应用。本文将从SVM

分类算法的理论、应用及效果等方面展开讨论,重点探究我们在应用SVM做文本

分类时所面临的问题,并对这些问题进行优化研究。

一、SVM分类算法的理论基础

1.1 SVM算法的定义

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种二分类的监督学习算法,它

建立在统计学习理论的基础上。SVM通过在高维空间中寻找一个最优的超平面,

将样本点分隔开,从而实现分类。SVM算法具有良好的分类性能和泛化能力,并

且在处理小样本和非线性分类问题时更具有优势。

1.2 SVM算法的优化原理

SVM算法的优化过程可以简单概括为以下三个步骤:

(1)建立分类模型

SVM通过求解拉格朗日对偶问题,建立一个线性或非线性分类模型。SVM分

类模型可以用以下公式来表示:

Y(x) = sign[∑αi yi k (xi,x) + b]

其中αi是拉格朗日乘子,yi∈{-1,+1}是样本的输出类别,k(xi,x)是核函数。

(2)求解拉格朗日乘子

SVM的优化问题可以转化为求解拉格朗日对偶问题,可以通过SMO算法来求

解获取拉格朗日乘子。

(3)计算分界面

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management

在文本知识管理系统中的知识获取、存储和检索及共享 等关键处理过程中都需要使用到分词和文本分类技术。中文 分词是机器翻译、分类、主题词提取以及信息检索的重要基 础。面向文本知识管理的中文分词主要考察其是否有助于提 高知识文本信息检索的准确度。难点主要表现在对新词的识 别和歧义的解决,这对行业知识新词的识别尤为重要。传统 的字典匹配分词其分词性能受限于词典的完备性,从而无法 适应现实日益发展的领域知识管理需求。本文从统计理论出 发,采用一种能自适应中文语料和领域的分词方法进行分词, 然后利用近似支持向量机将文本分类问题归结为仅含线性等 式约束的二次规划问题,从而降低训练文本的复杂度和算法 时空复杂度。
本文采用保持(holdout)评估法评估分类模型。给定的 数据集随机划分为两个独立部分:一个作为训练集;另一个作 为测试集。通常训练集占z/3,测试集占1/3。利用训练集导 出分类模型,再以分类模型对测试集的分类准确率来评估分 类模型,如图1所示。

测试集
图1保持评估法
3基于自适应中文分词和PSVM的文本分类

万方数据

·251·

统计对语料库的依赖性,充分利用已有的词法信息,同时弥补 规则方法的不足[8。“。 1.2文本分类技术
文本分类是把一个或者多个预先指定的类别标号自动分 配给未分类文本的过程,广泛应用于信息处理、数据挖掘、机 器学习、知识管理等领域Ill 12]。
一般文本分类需要以下几个步骤: Stepl获取进行分类的文本集。 Step2选择文本分类模型。常见的分类模型有k最近 邻(k-Nearest Neighbor,kNN)c13|、支持向量机(SVM)E14]、朴 素贝叶斯分类器(NB)E15]、决策树分类器(Decision Tree)、BP 神经网络(BP Neurat Networks)。 Step3将文本集按照所选分类模型建立每个文本的特 征向量。 Step4用训练数据集构建文本分类器。 Step5用测试数据集评估文本分类,并根据评估结果调 整文本分类器的参数以进行优化。 普遍认为。文本分类的效果和数据集本身的特点(如有的 数据集包含噪声,有的分布稀疏,有的字段和属性相关性强) 有关系。目前,认为不存在某种方法能够完全适合于各种特 点的数据集。
基于上述理论基础,本文提出一种能够很好地适应各种 语料信息并可降低训练文本复杂度及算法时空复杂度鲍文本 分类方法。 3.1分词的预处理
预处理的主要目的是将长旬划分为多个子旬,从而降低 分词的复杂度。本文的方法有3种:
1)利用有限状态机识别待分词文本中最常见的数字、日 期以及域名等并以它们为标志将句子划分为子句。例如,利 用有限状态机识别年份,如图2所示。
algorithm and smaller memory requirements advantages.Several data sets of experiments showed that the classification
can automatically adapt to knowledge management of some professional domains and has better classfication peHow mance under the condition of time-sensitive. Keywords Adaptive chinese word segmentation,Proximal support vector machines,Text classification.Knowledge

法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料

信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次

规划问题,该算法的对阍复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基
基于统计的方法是基于汉字同时出现来组成有意义的词 的概率,可以用一阶马尔科夫假设和独立性假设来进行分词 处理’6一]。其中具有代表性的方法有互信息、N-gram、最大熵 等。基于语料统计的分词方法有许多优点:降低了未登录词 的影响,只要有足够的训练文本就易于创建和使用。
部分分词算法采用规则和统计相结合的办法,可以降低

础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识

管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。

关键词 自适应中文分词,近似支持向量机,文本分类,知识管理

中图法分类号TPl82

文献标识码A

Text Classification Algorithm Based on Adaptive Chinese Word Segmentation and Proximal SVM

2算法的理论基础

2.1 n元(N-gram)统计模型原理 N元语法的基本思想是一个单词的出现与其上下文中出
现的其他单词密切相关。一个句子可以看成一个有联系的字 符串序列,可以是字序列,也可以是已知的词构成的词序列。 对于一个句子锄啦…劬的出现概率用P(W)来表示,有:
P(W)=P(劬啦…嗽) ----P(z£n)P(毗Im)P(w3 I砌毗)…P(弛I砌劬… 豇‰一1>

=IIP(础Im勘…m一1)

(1)

从字的角度来看,该模型认为第是个词的出现与前面五一 1个词相关。为了预测m的出现概率,就必须知道前面所有 词的出现概率,其计算过于复杂甚至是不可能的。
由此可见,N-gram方法实际上把分词问题转化为求最佳 的分词组合m砒…m,使得P(w)的值最大。
如果假设m只与其前面出现的n~1个词有关,就是N 元模型。比如只与前面的两个词有关,则称该语言模型是三 元模型。公式简化为:
1 中文分词和文本分类技术
1.1中文分词技术

中文分词的难点在于处理歧义[1]和识别未登录词。目前 国内比较权威的汉语分词系统所采用的分词方法,主要有3 种类型[2'3]:基于字典匹配的分词法、基于语料统计的分词 法、语义分词法。
从现有文献分析,取得较好效果的基于词典匹配的分词 法主要有最大匹配法(MM)E4|、逆向最大匹配法(RMM, OMM,IMM)C引、双向匹配法、最佳匹配法(0M)。基于词典 匹配的分词法,实现简单,实用性强,但该分词法的最大缺点 就是词典的完备性不能得到保证。

銎3“分而治之”长句蝴分恩想 3.2自适应中文分词

使用预处理方法将待处理文本中的长句划分为子句后, 对每个子句采用2-gram算法,步骤如下。
输入:经过预处理后的文本文件s—s1勋…凡;s—ctlG2… q其中,q均为单字;从语料库加工的词频字典。
处理流程: Stepl用二级Hash表加载词频字典并做数据平滑。 Step2使用词长优先获得二元切分路径。 Step3使用深度优先算法选择最优路径。 输出:由是最优路径分词结果彬。1础∥·弧组成的s分词 结果。 分词的后处理主要是用简单的词性搭配规则对2-gram 切分结果进行歧义发现积处理。将2-gram分词结果的词性 重新组合为一个二元模型,设定词性搭配阈值进行筛选(本文 采用i0),发现可能产生歧义的近邻二元词,并重新进行切 分。 3.3基于降维的近似支持向量机学习算法 近似支持向量机PSVIvl使用一个超平面"tO·z+b=O来 分割正类和负类,但其参数硼和b是通过求解另一个优化问 题(如下所示)决定的:
第37卷第1期 2010年1月

计算机科学
Computer Science

VoL 37 No.1 Jan 2010

基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法

冯永李华钟将叶春晓 (重庆大学计算机学院 重庆400030)

摘要 中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无

图2识别年份的有限状态机

2)对于用上述方法无法处理的长句,本文定义一个连词

集合,以基于连词分隔的方式进行处理,这样可以进一步降低

长句的概率。本文只使用常出现在语句中部的连接词作为有 意义的语句划分词。

3)对于以上两种方法都无法处理的长句,则采用分治的 方法,直接将句子划分为t个子句(假设除最后一个子句处的 前面子句长度为矗).先对各个子句进行分词,最后归并其结
FENG Yong LI Hua ZHONG Jiang YE Chun-xiao (College of Computer Science,Chongqing University.Chongqing 400030,China)

Abt哺ct New words recognition and ambiguity resolving are key problems in Chinese word segmentation.The result of traditional dictionary-based matching algorithm largely depends on the representative of the dictionary s0 that it can not recognize new words effectively,especially in some professional domains,Chinese word segmentation method in this dissertation is based on 2-gram statistical model and can meet the requirements of application in accuracy and efficiency respectively.PSVM takes classification as a linear equality quadratic programming problem.This dissertation describes a text classification algorithm based on adaptive chinese word segmentation and PSVM,which has faster training speed

P(W)≈P(zta)P(砒I砌)IIP(wl Wl~2础一1)

(2)

公式中的概率参数均可以通过大规模语料库来进行计
算。 P(弛[Wi—z砌一t)≈鸶篆篡慧群 (3)

其中,count(L)表示字串L在整个语料库中出现的累计次数。 二元语法模型,也叫一阶马尔科夫链,即:

P(W)≈1IP(啦Im—1)

(4)

本文分词阶段使用2-gram二元模型。 2.2文本分类理论基础
若文本集中的每个文本必须属于且只能属于一个类别,

万·方25数2·据

即只能为文本指定一个类标号,那么这种分类称为单标号文 本分类(Single-Label)。若文本集中的每个文本可以属于一 个或多个类,那么这种分类称为多标号文本分类(Multilabel Text Categorization)。本文的方法,既能支持单标号文本分 类,也能支持多标号文本分类。

果。其思路如图3所示。
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WtlWz2…%
…%掣1琛雾嚣蛾 …w卸哭m 个分倒结果为 新子句重新分词

到稿日期:2009-05—09返修日期:2009—06—30 本文受重庆市自然科学基金(2008BB2183).中国博士后科学基金(20080440699),国家社会科 学基金(ACA07004--08)资助。 冯永(1977一),男,副教授,主要研究方向为知识发现等,E-mail:fengyong@cqu.edu.cn;李华(196Z一),女,副教授.主要研究方向为网络教 育等l钟将(1974一),男,副教授,主要研究方向为知识管理等;时春晓(1973一),男,副教授,主要研究方向为网络安全等。
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