文本分类过程ppt课件
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文本分类过程PPT课件
支持向量机（Support Vector Machine，SVM），其分类思想是给定给一个包含正例和反例的样 本集合，svm算法的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。它在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。
2019/12/30
17
中文文本分类过程中涉及许多 过程及参数，都会在不同程度 上影响分类器的分类效率。
特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数 ，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了 模型，使研究人员易于理解数据产生的过程。
文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、网页、书籍或像微博 一样的一段语料。由于类别时事先定义好的，因此分类是有监督的。
2019/12/30
5
01 文本分类应用领域
信息过滤
对获取的信息进行二分类的处理，即将用户需求的信息过滤出来，发送给 用户；将用户不感兴趣、不需要的不良信息、反动信息等过滤掉。垃圾邮 件过滤、新闻选择以及手机信息过滤等都是信息过滤的典型应用。
当前的知识信息主要以文本作为载体，大部分文本信息以非结 构化或半结构化的形式存在，如电子邮件、电子文档以及电子 档案等，它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理。 因此，采用信息化手段通过机器学习方法对这些文本信息进行 处理显得尤为重要。
2019/12/30
4
01 文本分类概述
文本分类技术（Text Categorization，TC）作为组织和管理文本信 息的有效手段，主要任务是自动分类无标签文档到预定的类别集合中。
第5章5.1文本与文本处理ppt课件
每一个GB2312汉字使用16位(2个字节)表示
每个字节的最高位均为“1”
在16位代码空间中的码位分布：
00 00
第 2字节
7E A1
FE
16位的代 码空间共 有216 ＝ 65536个 码位
第 1 81 字 节 A1
FE
22
GB2312 图形符号
B0
汉字代码空间
（6763个汉字）
F7
5.1 文本与文本处理
6
5.1 文本与文本处理
汉字的键盘输入
汉字与键盘上的键无法一一对应，因此必须使用 几个键来表示一个汉字，这就称为汉字的“键盘输 入编码” 优秀的汉字键盘输入编码应具有的特点：
➢易学习、易记忆 ➢效率高(平均击键次数较少) ➢重码少 ➢容量大(可输入的汉字字数多)
7
5.1 文本与文本处理
汉字键盘输入方法的比较
类型
原理
举例
数字 编码
使用一串数字来表示汉 电报码
字
区位码
字音 编码
把汉语的拼音作为汉字 智能ABC
的输入编码
紫光
微软拼音输入
字形 编码
把汉字的部件或笔画作 五笔字形 为码元，按照汉字结构 表形码
及其切分规则作为编码 郑码
依据，确定每个汉字的
输入代码
音形 编码 (或形音 编码)
采用字音及字形两种属 粤音输入法 性作为码元的汉字编码 输入方法
GB2312汉字编码的不足之处
GB2312-80汉字字数太少，无法满足一些特殊应用的需要： ➢ 人名、地名； ➢ 古籍整理、古典文献研究。 ➢ 没有繁体字(1990年制定了繁体字的编码标准GB12345-90 《信息交换用汉字编码字符集第一辅助集》)
《实用类文本》PPT课件
3.仅为高中文凭的钱穆担任燕京大学国文系讲 师。
4.1931年又被顾颉刚极力推荐到北大。
5.抗战爆发后，钱穆在西南联大继续讲授中国 通史。
h
9
（3）筛选概括题学生答案示例
1.爱史学 2.喜欢把自己的主张讲给学生让学生领悟 3.想在这方面为后人做贡献，想为学子做出一 点贡献 4.满腔的爱国热情 5.周围环境的激励 6.完成自己未能进入大学读书之憾
第一步：审读题干，确定区间。
确定是全文是某个段落还是某几个段落
第二步：提取信息，整合要点。
要逐句逐段提取关键词句，以防遗漏； 相同的合并同类项，不同的另列一条。
第三步：据分分点，工整书写。
h
7
（3）请结合全文，简要分析促成钱穆毕生精力致力 于史学的原因。(6分)
【参考答案】
①钱第伯一圭步的：教审诲读给题了干钱，穆确极定大区的间震。动，
需要说明的是：要明确常见的陷阱设置，可以参考
论述类文本阅读，有以偏概全、无中生有、颠倒语序、
混淆时间、交叉人事、强加因果、主次不分、夸大缩小、
曲意解读、说法过于绝对化等。
切忌凭印象做题，一定要和原文仔细比对。
尽管有错误选项，还是可以利用选择题的选项加深
对文章的理解，解答主观题。h
21
（于1）文下无列据对，传原记文有引关用内钱容穆的的分话析意和思概是括钱，伯最圭恰的当话的促两使项他是一生
【2010年】……请就你对“同行”“尊严”“友谊”三个方面 的理解，任选一个方面，结合全文，谈谈你的看法。
【2011年】……这给你什么样的启示？请结合全文，谈谈你的 看法。
【2012年】谢希德的“诚”体现在很多方面，请结合全文，谈 谈你的理解。
【2013年】为什么陈纳德说自己是“半个中国人”?请结合材料， 谈谈你的看法。
实用类文本分析文本结构把握文本思路ppt课件
一种认识活动，即提干常表述的“作者这样的 写的好处（作用）”
10
作用类试题考查的范围比较广泛，有修辞手法 （比喻、夸张、比拟、排比、对偶、反复、拟 人等修辞手法方面的作用）；有表现手法（想 象、联想、象征、渲染、衬托等方面的作用）； 有表达方式（叙述、描写、说明、议论、抒情） 方面的作用；有材料安排的主次、详略、繁简 的作用；有段落结构开头、结尾、过渡、铺垫、 衔接、伏笔、照应等的作用
（4）纵横式结构，即将纵式和横式结构结合起来 的形式。
分析结构的目的
2
1、分清层次 2、弄清各部分之间的关系
1、分清层次
3
分清层次，既包括分清全文的层次，也包括 某一部分的层次（或说段内层次），前者通常 称为划分成几个部分，后者通常称为分析小层 次。
段内层次的分析与全文层次分析的原理是相 同的。
段内层次分析的途径主要是：
(1)分辨段的类型：段的类型从表达方式上说，分为叙述段、 4 描写段、说明段和议论段这四类。一般说，说明段、议论
段往往有中心句，主体句则围绕中心句展开，有时还有小 结句。叙述段和描写段往往没有中心句，各句围绕客观存 在的中心意思按时空或逻辑顺序展开。懂得这一点，有助 于段内层次的分析。
11
答案步骤： 1、确定是否运用了某种表达技巧 2、明确这一种表达技巧的常规作用 3、把这种表达技巧的常规作用和文本的内容结合
起来具体作答。 从结构上、内容上、表达上的作用入手作答
我所认识的梁漱溟
12
内容上：表明梁漱溟关心国事是有家 庭传统的；是梁漱溟格外关注文化问 题的原因；
表达上的作用：使读者对人物认识更 全面。
第六段，点明如果没有朱启钤，就不可能在上个世纪30 年代出现像梁思成这样的建筑学领军人物，直接突出 朱启钤的贡献。
10
作用类试题考查的范围比较广泛，有修辞手法 （比喻、夸张、比拟、排比、对偶、反复、拟 人等修辞手法方面的作用）；有表现手法（想 象、联想、象征、渲染、衬托等方面的作用）； 有表达方式（叙述、描写、说明、议论、抒情） 方面的作用；有材料安排的主次、详略、繁简 的作用；有段落结构开头、结尾、过渡、铺垫、 衔接、伏笔、照应等的作用
（4）纵横式结构，即将纵式和横式结构结合起来 的形式。
分析结构的目的
2
1、分清层次 2、弄清各部分之间的关系
1、分清层次
3
分清层次，既包括分清全文的层次，也包括 某一部分的层次（或说段内层次），前者通常 称为划分成几个部分，后者通常称为分析小层 次。
段内层次的分析与全文层次分析的原理是相 同的。
段内层次分析的途径主要是：
(1)分辨段的类型：段的类型从表达方式上说，分为叙述段、 4 描写段、说明段和议论段这四类。一般说，说明段、议论
段往往有中心句，主体句则围绕中心句展开，有时还有小 结句。叙述段和描写段往往没有中心句，各句围绕客观存 在的中心意思按时空或逻辑顺序展开。懂得这一点，有助 于段内层次的分析。
11
答案步骤： 1、确定是否运用了某种表达技巧 2、明确这一种表达技巧的常规作用 3、把这种表达技巧的常规作用和文本的内容结合
起来具体作答。 从结构上、内容上、表达上的作用入手作答
我所认识的梁漱溟
12
内容上：表明梁漱溟关心国事是有家 庭传统的；是梁漱溟格外关注文化问 题的原因；
表达上的作用：使读者对人物认识更 全面。
第六段，点明如果没有朱启钤，就不可能在上个世纪30 年代出现像梁思成这样的建筑学领军人物，直接突出 朱启钤的贡献。
关于文本分类的研究-PPT文档资料
2 n ( n n n n ) 1 12 21 22 1 χ ( n n ) ( n n ) ( n n ) ( n n ) 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 1 2 2 2 2 ij
n n n n 11 22 12 21
2 基于模式聚合和改进 统计量的文本降维方法
体育
80 69 86.25%
娱乐
80 70 87.5%
基于神经网络的特征选择
灵敏度求解
• •
将整个训练样本库中的样本作为前馈神经网络的训练样 本，得到了一个神经网络分类器。此分类器对训练样本 0 p 库的样本h分类的预测值为 h 。 计算每个特征的灵敏度： 对每一个特征 ，训练样本中所有样本的第个特征的值均 改为0，其他特征值不变，形成新的样本库Bi，然后在 样本库Bi的基础上，按照重新训练神经网络分类器，此 时神经网络分类器对训练样本库的样本h分类的预测值 i 为 p h 。则可根据公式计算特征的灵敏度：
320 289 31 90.31% 91 31
A ij
基于CHI值原理和粗集理论的特征抽取
特征抽取的具体步骤为：
• ⑴计算出每个特征词条和类别的 统计量； • ⑵指定正整数L，选择对每个类别贡献最大的L个词
2
条，并按照
•
统计量由大到小设置成一列。J个类 别就有J列，最终得到一个L×J矩阵A，A ij 是对类别 2 j按 统计量由大到小排列在第i位的词条。 ⑶将矩阵A中的特征词条按行排成一列。
文本挖掘概述
• 文本相似性度量问题 • 模式的理解和可视化显示 • 一词多义和多词一义问题 • 跨语言问题 • 算法的选择 • 领域知识集成 • 中文文本分词技术
n n n n 11 22 12 21
2 基于模式聚合和改进 统计量的文本降维方法
体育
80 69 86.25%
娱乐
80 70 87.5%
基于神经网络的特征选择
灵敏度求解
• •
将整个训练样本库中的样本作为前馈神经网络的训练样 本，得到了一个神经网络分类器。此分类器对训练样本 0 p 库的样本h分类的预测值为 h 。 计算每个特征的灵敏度： 对每一个特征 ，训练样本中所有样本的第个特征的值均 改为0，其他特征值不变，形成新的样本库Bi，然后在 样本库Bi的基础上，按照重新训练神经网络分类器，此 时神经网络分类器对训练样本库的样本h分类的预测值 i 为 p h 。则可根据公式计算特征的灵敏度：
320 289 31 90.31% 91 31
A ij
基于CHI值原理和粗集理论的特征抽取
特征抽取的具体步骤为：
• ⑴计算出每个特征词条和类别的 统计量； • ⑵指定正整数L，选择对每个类别贡献最大的L个词
2
条，并按照
•
统计量由大到小设置成一列。J个类 别就有J列，最终得到一个L×J矩阵A，A ij 是对类别 2 j按 统计量由大到小排列在第i位的词条。 ⑶将矩阵A中的特征词条按行排成一列。
文本挖掘概述
• 文本相似性度量问题 • 模式的理解和可视化显示 • 一词多义和多词一义问题 • 跨语言问题 • 算法的选择 • 领域知识集成 • 中文文本分词技术
基于时间序列的文本分类ppt
分类器 liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear liblinear 方法 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 PCA降维至4020 +10维 +20维 +30维 +50维 +80维 +100维 准确率 0.7953 0.8356 0.8382 0.8357 0.8389 0.8389 0.8399
传统特征按位置三份加权 TF/IDF>1.0 权值3,2,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.2,1 TF/IDF>1.0 权值1.2,1.1,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1.05,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1,1 TF/IDF>1.0 权值1.19,1.04,1 TF/IDF>1.0 权值1,1,1 TF/IDF>1.0 权值0.9,0.95,1 TF/IDF>1.0 权值0.84,0.96,1 TF/IDF>1.0 权值0.8,0.9,1
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
思考五
时间序列特征有什么含义？
代表不同位置词的重要性曲线
1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 三段 五段 八段
传统特征按位置三份加权 TF/IDF>1.0 权值3,2,1 TF/IDF>1.0 权值1.5,1.2,1 TF/IDF>1.0 权值1.2,1.1,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1.05,1 TF/IDF>1.0 权值1.1,1,1 TF/IDF>1.0 权值1.19,1.04,1 TF/IDF>1.0 权值1,1,1 TF/IDF>1.0 权值0.9,0.95,1 TF/IDF>1.0 权值0.84,0.96,1 TF/IDF>1.0 权值0.8,0.9,1
思路：传统方法置信度低时用时间序列的结果
置信阈值 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 TF/IDF>0.5 0.5-0.6
传统方法正确率
个数 0
比例 0.00% 0.18% 1.76% 2.58% 6.49%
时间序列正确率
40.00% 32.65% 44.44% 55.25%
思考五
时间序列特征有什么含义？
代表不同位置词的重要性曲线
1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 三段 五段 八段
文本分类.ppt
• 对于军事类 P(recall) = 19/20 = 95% , P(precision) = 19/19 = 100%；
• 对于财经类 P(recall) = 20/20 = 100%, P(precision) = 20/21 = 95.24%。
文本分类
贝叶斯模型（NB模型）
文本分类的形式化定义
• 分类函数γ : X → C，其中X文档空间，C为 类别集合。
• 学习函数Γ(D) = γ，其中D是训练集， D=<d,c>, <d, c> ∈ X × C.
• NB就是这样一种学习函数，它是一种基于 概率的模型
NB模型
• NB将文本归入后验概率最大的那个类别 • 将文本分类看成一次随机试验，将文本和类
型看成两个随机变量。那么根据贝叶斯公式 就有
• 将d表示成词项出现的序列，即 • d = <t1,…,tk,…,tnd>,那么 • p(d|c) = p(<t1,…,tk,…,tnd>|c)
NB模型
• 引入位置独立性假设，则
• 在引入条件独立性假设，对任意位置k1， k2，词项t和类别c，则有
• 由以上可得
• 数据的采集
NB实验
NB实验
• 数据处理3将收集到的数据进 行分词处理。
• 编制程序去除停用词 • 编程分类器（包括训练和分类两各部分）
• 实验结果
NB实验
• 对于20篇军事类文章分类结果为：19篇为军事类 文章，1篇为财经类文章。
• 对于20篇财经类文章分类结果为：0篇为军事类文 章，20篇为财经类文章。
NB模型
• 取对数
• 概率的计算
NB模型
NB模型
• 大多数学者认为SVM优于KNN，KNN优于 NB。当训练数据和测试数据满足独立同分 布时，NB的平均效果无法和诸如SVM的分 类器相提并论。
• 对于财经类 P(recall) = 20/20 = 100%, P(precision) = 20/21 = 95.24%。
文本分类
贝叶斯模型（NB模型）
文本分类的形式化定义
• 分类函数γ : X → C，其中X文档空间，C为 类别集合。
• 学习函数Γ(D) = γ，其中D是训练集， D=<d,c>, <d, c> ∈ X × C.
• NB就是这样一种学习函数，它是一种基于 概率的模型
NB模型
• NB将文本归入后验概率最大的那个类别 • 将文本分类看成一次随机试验，将文本和类
型看成两个随机变量。那么根据贝叶斯公式 就有
• 将d表示成词项出现的序列，即 • d = <t1,…,tk,…,tnd>,那么 • p(d|c) = p(<t1,…,tk,…,tnd>|c)
NB模型
• 引入位置独立性假设，则
• 在引入条件独立性假设，对任意位置k1， k2，词项t和类别c，则有
• 由以上可得
• 数据的采集
NB实验
NB实验
• 数据处理3将收集到的数据进 行分词处理。
• 编制程序去除停用词 • 编程分类器（包括训练和分类两各部分）
• 实验结果
NB实验
• 对于20篇军事类文章分类结果为：19篇为军事类 文章，1篇为财经类文章。
• 对于20篇财经类文章分类结果为：0篇为军事类文 章，20篇为财经类文章。
NB模型
• 取对数
• 概率的计算
NB模型
NB模型
• 大多数学者认为SVM优于KNN，KNN优于 NB。当训练数据和测试数据满足独立同分 布时，NB的平均效果无法和诸如SVM的分 类器相提并论。
文本分类综述课件.ppt
P(
ci
)
log
P(ci
)}
[P(t){
M i1
P(ci
|
t)
log
P(ci
|
t)}
P(t ){
M i1
P(精c品i |课t )件log
P(ci
|
t )}]
特征选择(2)
term的某种熵：该值越大，说明分布越均匀，越有可 能出现在较多的类别中；该值越小，说明分布越倾斜， 词可能出现在较少的类别中
Boosting方法
类似Bagging方法，但是训练是串行进行的，第k个 分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档，即 不是随机取，而是加大取这些文档的概率
AdaBoost AdaBoost MH
精品课件
文本分类的评估指标
精品课件
分类方法的评估
邻接表
标YES 标NO
真正对的 a c
文本分类的过程
文本表示
训练过程
训练文本
统计 统计量
新文本
特征表示
学习
分类器
문서特征表示
类别
分类过程
精品课件
特征抽取(feature extraction)
预处理
去掉html一些tag标记 禁用词(stop words)去除、词根还原(stemming) (中文)分词、词性标注、短语识别、…
精品课件
特征重构
隐性语义索引(LSI)
奇异值分解(SVD)：A=(aij)=UΣVT
AM*N, UM*R, ΣR*R(对角阵), VN*R, R<=MIN(M,N)
取Σ对角上的前k个元素，得Σk
Ak= UkΣkVkT, Uk由U的前k列组成，Vk由V的前k列组成 文档d在LSI对应的向量d’=dTUkΣ-1
机器学习课件-文本分析
文本分析
章节介绍
•
文本分析是机器学习领域重要的应用之，也称之为文本挖掘。通过对文本
内部特征提取，获பைடு நூலகம்隐含的语义信息或概括性主题，从而产生高质量的结
构化信息，合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。典型的文本挖
掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体
关系提取等，常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和
其中test.txt是待测试的文本句子，每行是一个经过分词的句子。通过-lm指
定在上步中训练好的语言模型。检测结果储存在test_result.ppl中，示例如下
议程 语言模型
拥有 全新 骁龙 660 移动 平台 搭配 6G 运存 让 数据处理 高效
p( 拥有 | <s> )
= [2gram] 0.01793821 [ -1.746221 ]
，在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征，与之相关的有TFIDF、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等
议程
TF-IDF
•
TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法，
主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度，其中Term
对于一个由词语组成的的句子 = 1 , 2 , . . . . . , ,它的概率表示
为
= 1, 2 … …
= 1 2 1 … ( |1, 2, … , −1 )
p( 移动 | 660 ...) = [1gram] 0.0001365131 [ -3.864826 ]
p( 平台 | 移动 ...) = [2gram] 0.0196641 [ -1.706326 ]
章节介绍
•
文本分析是机器学习领域重要的应用之，也称之为文本挖掘。通过对文本
内部特征提取，获பைடு நூலகம்隐含的语义信息或概括性主题，从而产生高质量的结
构化信息，合理的文本分析技术能够获取作者的真实意图。典型的文本挖
掘方法包括文本分类、文本聚类、实体挖掘、观点分析、文档摘要和实体
关系提取等，常应用于论文查重、垃圾邮件过滤、情感分析、智能机器和
其中test.txt是待测试的文本句子，每行是一个经过分词的句子。通过-lm指
定在上步中训练好的语言模型。检测结果储存在test_result.ppl中，示例如下
议程 语言模型
拥有 全新 骁龙 660 移动 平台 搭配 6G 运存 让 数据处理 高效
p( 拥有 | <s> )
= [2gram] 0.01793821 [ -1.746221 ]
，在保证原文含义的基础上,找出最具代表性的文本特征，与之相关的有TFIDF、信息增益(Information Gain)和互信息(MI)等
议程
TF-IDF
•
TF-IDF (Term Frequency- Inverse Document Frequency)是一种文本统计方法，
主要用来评估文本中的一个词对语料库中一篇文档的重要程度，其中Term
对于一个由词语组成的的句子 = 1 , 2 , . . . . . , ,它的概率表示
为
= 1, 2 … …
= 1 2 1 … ( |1, 2, … , −1 )
p( 移动 | 660 ...) = [1gram] 0.0001365131 [ -3.864826 ]
p( 平台 | 移动 ...) = [2gram] 0.0196641 [ -1.706326 ]
6文本分类全解
主要内容
? 文本分类及文档的特征向量 ? 余弦相似度 ? 使用分类算法进行文本分类 ? 逆文档频率 TF-IDF ? TF-IDF的信息论依据 ? 浅谈中文分词
度量两篇新闻的相似度
? 设两篇新闻的特征向量为 x (x1, x2, ...) 和 y (y1, y2, ...) ， 它们的欧氏距离为 d(x, y)：
信息熵 (Entropy)
? 一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系 ? 比如，要搞清楚一件非常不确定的事，或是我们一无所知
的事情，就需要了解大量信息。相反，如果我们对某件事 已经有了较多了解，那么不需要太多信息就能把它搞清楚 ? 从这个角度看，信息量就等于不确定性的多少 ? 如何量化信息的度量呢？
应用：新闻分类 - 使用kNN
? 计算每训练数据中每条新闻和待分类新闻的相似度 ? 找出和待分类新闻相似度最大的k条新闻 ? 找到的k条新闻中哪个类别占的最多，待分类新闻就属于哪
个类别
应用：新闻分类 - 使用朴素贝叶斯
P(Ci
| w) ?
P(w | Ci )P(Ci ) P(w)
w为新闻特征向量，Ci为新闻类别。 对于一条新闻，找到使P(Ci|w)最大的新闻分类，将新闻划分到该类别中
利用欧氏距离
similarity(A, B) = similarity(A, C) =
1 ? 0.414 2?1 1
? 0.261 8?1
应用：论文分组
? 1998年，约翰?霍普金斯大学的教授雅让斯基是某国际会议 的程序委员会主席，需要把提交上来的几百篇论文发给各 个专家去评审决定是否录用。为保证评审的权威性，需要 把每个研究方向的论文交给这个方向最有权威的专家。
信息熵 (Entropy)
文本分类基础知识汇总模板.ppt
16
谢谢你的观看 谢谢你的观看
特征词选择算法（四）基于信息论的方法
Point-wise mi
基本思想：
计算每个词t,与类别c之间的互信息
运算公式：
存在问题：倾向于选择稀疏词（先给出结论，稍后会有
实验结果展示）
17
谢谢你的观看 谢谢你的观看
特征词选择算法（五）基于信息论的方法
Information Gain(IG,信息增益熵，平均互信息)
可以这样考虑TP,FN,FP,TN的含义：
TP（Truly Positve）：是指那些分类为正例实际上也是正例的文章；
FP（Falsely Postive）：是指那些分类为正例但是实际上为负例的文章；
FN（Falsely Negtive）：是指那些分类为负例但是实际上为正例的文章；
TN（Truly Negtive）:是指那些分类为负例，实际上也为负例的文章。
可以理解为“权重”计算方式和表示方式不同 词袋模型的“权重”用概率表示，最后求出由词生成文
档的概率；VSM模型的“权重”，可以看做是tf,df的函 数映射
7
谢谢你的观看 谢谢你的观看
分类器的划分(一)
Generative classifier(产生式模型or 生成式模型)
Generative classifier learn a model of joint probability p(x,y),of the inputs x and the label y,and make their predictions by using Bayes rules to calculate p(y|x),and then picking the most likely label y
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特征词选择算法（四）基于信息论的方法
Point-wise mi
基本思想：
计算每个词t,与类别c之间的互信息
运算公式：
存在问题：倾向于选择稀疏词（先给出结论，稍后会有
实验结果展示）
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特征词选择算法（五）基于信息论的方法
Information Gain(IG,信息增益熵，平均互信息)
可以这样考虑TP,FN,FP,TN的含义：
TP（Truly Positve）：是指那些分类为正例实际上也是正例的文章；
FP（Falsely Postive）：是指那些分类为正例但是实际上为负例的文章；
FN（Falsely Negtive）：是指那些分类为负例但是实际上为正例的文章；
TN（Truly Negtive）:是指那些分类为负例，实际上也为负例的文章。
可以理解为“权重”计算方式和表示方式不同 词袋模型的“权重”用概率表示，最后求出由词生成文
档的概率；VSM模型的“权重”，可以看做是tf,df的函 数映射
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分类器的划分(一)
Generative classifier(产生式模型or 生成式模型)
Generative classifier learn a model of joint probability p(x,y),of the inputs x and the label y,and make their predictions by using Bayes rules to calculate p(y|x),and then picking the most likely label y
文本分类PPT
可以这样考虑TP,FN,FP,TN的含义： TP（Truly Positve）：是指那些分类为正例实际上也是正例的文章； FP（Falsely Postive）：是指那些分类为正例但是实际上为负例的文章； FN（Falsely Negtive）：是指那些分类为负例但是实际上为正例的文章； TN（Truly Negtive）:是指那些分类为负例，实际上也为负例的文章。 查准率（precision）p=TP/(TP+FP)。它的含义是：测试集中被正确分类的正例数量除以 测试集中被分类为正例的数据数量。 查全率(recall) r=TP/(TP+FN)。 它的含义是：测试集中被正确分类的正例数量除以测试 集中实际正例数量。 F-score=2pr/(p+r)。 它是查准率和查全率的调和平均值。 F-score更接近于p,r两个数种较 小的那个
特征词选择算法（六）基于信息论的方法
KLDivergence
基本思想：
交叉熵反映了文本类别的概率分布和在出现了某个特定词的条 件下文本类别的概率分布之间的距离, 特征词t 的交叉熵越大, 对 文本类别分布的影响也越大。熵的特征选择效果都要优于信息 增益（尚未验证）。
运算公式：
D（p//q）=sum(p(x)*log(p(x)/q(x)))。其中p(x)和q(x)为两个概 率分布 约定 0*log(0/q(x))=0;p(x)*log(p(x)/0)=infinity;
DF、卡方、点对点互信息、信息增益法提 取特征词对比（四）
DF、卡方、点对点互信息、信息增益法提 取特征词对比（五）
我的实验结论：
评价一个特征词是否是好词，一个特征词集合是否选择的合理。 主要看所选择的词是否具有类别标识性。所谓类别标识性有以 下两点含有：1。Distinctive for categorization：也就是说， 如果该词出现则可以以一个很大的概率将文章归为某类。2。 该词在它所“标识”的类别中应该频繁出现。DF法选择的特征 词满足第二个条件多一点；而点互信息法选择的特征词只满足 第一个条件多一点；而IG法和卡方法在满足两个条件方面达到 了均衡。所以 IG和卡方法性能差不多，优于DF法，DF优于点 互信息法。（注：这是我个人的一点见地，如有偏颇的地方欢 迎指正） 由此我们可以得出这样的结论： IG法，卡方法，虽然有抑制高 频词噪声和低频词噪声的能力，但是归根结底，这两种方法是 基于频率的经典 经典统计推断，不能够有效抑制全部高频词噪声， 经典 如果要提高特征词集合抑制高频词噪声的能力，可能要求诸于 贝叶斯统计推断。 贝叶斯
初中基础知识复习 说明文文体知识、层次划分 PPT课件
……
并列式
各层间无主次轻重之分
总分式
总分、分总、总分总
结构
连贯式
各层间按事物发展过程安排
递进式
各层间由浅入深、由表及里、由现象到本质等。 具体主要有 ①现象——本质 ②特点——用途 ③原因——结果 ④整体——局部 ⑤主要——次要 ⑥概括——具体……
2、说明文段落内层次划分
①永定河上的卢沟桥，修建于公元1189到1192年间。②桥长265米， 由11个半圆形的石拱组成，每个石拱长度不一，自16米到21.6米。③桥宽 约8米，路面平坦，几乎与河面平行。④每两个石拱之间有石砌桥墩，把 11个石拱联成一个整体。⑤由于各拱相连，所以这种桥叫做联拱石桥。⑥ 永定河发水时，来势很猛，以前两岸河堤常被冲毁，但是这座桥却极少出 事，足见它的坚固。⑦桥面用石板铺砌，两旁有石栏石柱。⑧每个柱头上 都雕刻着不同姿态的狮子。⑨这些石刻狮子，有的母子相抱，有的交头接 耳，有的像倾听水声，有的像注视行人，千态万状，惟妙惟肖。
阅读说明文的能力要求
• 1.筛选出主要信息——说明对象及其特征， 或者阐释的事理；
• 2.理清文章的思路——说明顺序； • 3.了解说明方法； • 4.体会说明文语言特点； • 5.培养质疑探究的科学精神和科学思想方法。
说明文
类别
对客观事物作出说明，使人们了 解顺事序物的形态、构造、方性法质、种 类、成因、功能、关系等。
• 递进：逐层深入
• 选择：有所取舍
• 假设：假设条件与结果 • 条件：条件与结果 • 目的：行为与目的 • 解说：解释、说明、补充
或者举例
①②③④⑤⑥⑦⑧⑨
卢桥桥石联桥桥柱石
沟的宽墩拱结面头狮
桥长度联石构材有子
的度，石桥坚料石的
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3. 混合方法（Hybrid Approach）：过滤方法和封装方法的结合，先用过滤方法从原始数据集中过滤出一 个候选特征子集，然后用封装方法从候选特征子集中得到特征子集。该方法具有过滤方法和封装方法 两者的优点，即效率高，效果好。
数字图书馆
自动文本分类技术应用于数字图书馆不但可 以节省大量的人力、物力，还可以提高图书 分类的准确率，减少冗余资料的数量，提高 图书管理系统的服务性能。
第二部分
文本分类过程
目录
Contents
01 数 据 预 处 理 02 中 文 分 词 03 特 征 表 示 04 特 征 选 择 05 分 类 器 训 练
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
向量空间模型，在向量空间模型（Vector Space Model，VSM）中，文档 的内容被表示为特征空间中的一个向量。每条语料中的每个词对应一个数 值，即每条语料对应一组数值，形成一个向量。
布尔模型，布尔模型本质上是向量空间模型的一种特殊表示形式，这种表 示方式同样也是将文档表示为特征空间中的一个向量，主要区别为：第 i 个特征在文档中是否出现（出现的频率）采用“0”和“1”来代表，“0”代表特 征在当前文档中没有出现，“1”代表特征在当前文档中出现。
2. 封装方法（Wrapper Approach）：将学习算法的结果作为特征子集评价准则的一部分，根据算法生成 规则的分类精度选择特征子集。该类算法具有使得生成规则分类精度高的优点，但特征选择效率较低。 封装方法与过滤方法正好相反, 它直接优化某一特定的分类器, 使用后续分类算法来评价候选特征子集 的质量。
文本分类
目录
Contents
01 文 本 分 类 概 述 02 文 本 分 类 过 程
第一部分
文本分类概述
01 文本分类概述
互联网使得信息的传播速度以及规模达到了空前的水平。“信息 爆炸”已成为人们必须面对的问题。从数据海洋中迅速准确获取 所需要的信息变得非常困难。
当前的知识信息主要以文本作为载体，大部分文本信息以非结 构化或半结构化的形式存在，如电子邮件、电子文档以及电子 档案等，它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理。 因此，采用信息化手段通过机器学习方法对这些文本信息进行 处理显得尤为重要。
特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数 ，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模型 ，使研究人员易于理解数据产生的过程。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
1. 过滤方法（Filter Approach）：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行之前进行 特征选择，即先过滤特征集产生一个最有价值的特征子集。或者说，过滤方法只使用数据集来评价每 个特征的相关性, 它并不直接优化任何特定的分类器, 也就是说特征子集的选择和后续的分类算法无 关。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的数据，无法直接进行数据挖掘， 或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这 些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降 低实际挖掘所需要的时间。
信息过滤
对获取的信息进行二分类的处理，即将用户需求的信息过滤出来，发送给 用户；将用户不感兴趣、不需要的不良信息、反动信息等过滤掉。垃圾邮 件过滤、新闻选择以及手机信息过滤等都是信息过滤的典型应用。
信息检索
文本分类技术最早应用于信息检索领域，它通过将数字信 息按照特定的方式进行组织、存储，把其中主题内容相近 的数字信息按照主题层次归纳整理到一起，进而有效地提 高了检索的查准率。
TF-IDF主要基于以下两个理论依据：
在一个文本中出现次数很多的单词，在另一个同类文本中出现的也会很多，反之亦然，所以将 TF(词频)作为测度;
一个词条出现的文本频数越小，它区别不同类别的能力就越大，故引入了 IDF(逆文本频数)的概念。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。在机器学习的实际应 用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖， 容易导致如下的后果：
01 文本分类概述
文本分类技术（Text Categorization，TC）作为组织和管理文本信 息的有效手段，主要任务是自动分类无标签文档到预定的类别集合中。
文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、网页、书籍或像微博 一样的一段语料。由于类别时事先定义好的，因此分类是有监督的。
01 文本分类应用领域数据预 处理中文分源自词特征表 示特征选 择
分类器 训练
TF-IDF：TF-IDF函数用来表示特征项的重要程度。
词频(TF)：即一个特征项在某一文档中出现的次数，反映了某一个特征项对该文本的重要性。
倒文档频度(IDF)：这一分量反映了某一特征项区别于其他文档的程度，是一个关键词在整个数据全 局中重要性的全局性统计特征，称为倒文档频度。
去除停用词，即的、了之类的没有实际意义的词。R语言支持用户对停 用词表进行自定义。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
文本不能被计算机识别，特征表示是指将实际的文本内容变成 机器内部的表示结果。
特征表示有两个步骤，即特征表示与特征权重计算。特征表示 指特征提取的方式；权重计算指将特征转换为语言相似度的权 重值。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
分词是将文本处理为独立的特征，即切分成词，主要针对东方语言，如： 汉语、阿拉伯语等，因为这类语言是整个句子连接在一起的，每个词 （特征）之间不是独立的。对于西方语言，如：英语、法语等，这类语 言的每个词之间都有空格相互分隔，也就不需要进行分词处理。
数字图书馆
自动文本分类技术应用于数字图书馆不但可 以节省大量的人力、物力，还可以提高图书 分类的准确率，减少冗余资料的数量，提高 图书管理系统的服务性能。
第二部分
文本分类过程
目录
Contents
01 数 据 预 处 理 02 中 文 分 词 03 特 征 表 示 04 特 征 选 择 05 分 类 器 训 练
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
向量空间模型，在向量空间模型（Vector Space Model，VSM）中，文档 的内容被表示为特征空间中的一个向量。每条语料中的每个词对应一个数 值，即每条语料对应一组数值，形成一个向量。
布尔模型，布尔模型本质上是向量空间模型的一种特殊表示形式，这种表 示方式同样也是将文档表示为特征空间中的一个向量，主要区别为：第 i 个特征在文档中是否出现（出现的频率）采用“0”和“1”来代表，“0”代表特 征在当前文档中没有出现，“1”代表特征在当前文档中出现。
2. 封装方法（Wrapper Approach）：将学习算法的结果作为特征子集评价准则的一部分，根据算法生成 规则的分类精度选择特征子集。该类算法具有使得生成规则分类精度高的优点，但特征选择效率较低。 封装方法与过滤方法正好相反, 它直接优化某一特定的分类器, 使用后续分类算法来评价候选特征子集 的质量。
文本分类
目录
Contents
01 文 本 分 类 概 述 02 文 本 分 类 过 程
第一部分
文本分类概述
01 文本分类概述
互联网使得信息的传播速度以及规模达到了空前的水平。“信息 爆炸”已成为人们必须面对的问题。从数据海洋中迅速准确获取 所需要的信息变得非常困难。
当前的知识信息主要以文本作为载体，大部分文本信息以非结 构化或半结构化的形式存在，如电子邮件、电子文档以及电子 档案等，它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理。 因此，采用信息化手段通过机器学习方法对这些文本信息进行 处理显得尤为重要。
特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数 ，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模型 ，使研究人员易于理解数据产生的过程。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
1. 过滤方法（Filter Approach）：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行之前进行 特征选择，即先过滤特征集产生一个最有价值的特征子集。或者说，过滤方法只使用数据集来评价每 个特征的相关性, 它并不直接优化任何特定的分类器, 也就是说特征子集的选择和后续的分类算法无 关。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的数据，无法直接进行数据挖掘， 或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这 些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降 低实际挖掘所需要的时间。
信息过滤
对获取的信息进行二分类的处理，即将用户需求的信息过滤出来，发送给 用户；将用户不感兴趣、不需要的不良信息、反动信息等过滤掉。垃圾邮 件过滤、新闻选择以及手机信息过滤等都是信息过滤的典型应用。
信息检索
文本分类技术最早应用于信息检索领域，它通过将数字信 息按照特定的方式进行组织、存储，把其中主题内容相近 的数字信息按照主题层次归纳整理到一起，进而有效地提 高了检索的查准率。
TF-IDF主要基于以下两个理论依据：
在一个文本中出现次数很多的单词，在另一个同类文本中出现的也会很多，反之亦然，所以将 TF(词频)作为测度;
一个词条出现的文本频数越小，它区别不同类别的能力就越大，故引入了 IDF(逆文本频数)的概念。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。在机器学习的实际应 用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖， 容易导致如下的后果：
01 文本分类概述
文本分类技术（Text Categorization，TC）作为组织和管理文本信 息的有效手段，主要任务是自动分类无标签文档到预定的类别集合中。
文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、网页、书籍或像微博 一样的一段语料。由于类别时事先定义好的，因此分类是有监督的。
01 文本分类应用领域数据预 处理中文分源自词特征表 示特征选 择
分类器 训练
TF-IDF：TF-IDF函数用来表示特征项的重要程度。
词频(TF)：即一个特征项在某一文档中出现的次数，反映了某一个特征项对该文本的重要性。
倒文档频度(IDF)：这一分量反映了某一特征项区别于其他文档的程度，是一个关键词在整个数据全 局中重要性的全局性统计特征，称为倒文档频度。
去除停用词，即的、了之类的没有实际意义的词。R语言支持用户对停 用词表进行自定义。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
文本不能被计算机识别，特征表示是指将实际的文本内容变成 机器内部的表示结果。
特征表示有两个步骤，即特征表示与特征权重计算。特征表示 指特征提取的方式；权重计算指将特征转换为语言相似度的权 重值。
数据预 处理
中文分 词
特征表 示
特征选 择
分类器 训练
分词是将文本处理为独立的特征，即切分成词，主要针对东方语言，如： 汉语、阿拉伯语等，因为这类语言是整个句子连接在一起的，每个词 （特征）之间不是独立的。对于西方语言，如：英语、法语等，这类语 言的每个词之间都有空格相互分隔，也就不需要进行分词处理。