文本特征提取技术PPT课件
文本特征提取的常用方法(五)
文本特征提取的常用方法1. 引言文本特征提取是自然语言处理（NLP）领域的一个重要问题，它涉及到从文本数据中提取出有效的特征，用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。
随着深度学习技术的发展，文本特征提取方法也在不断演化和完善。
本文将介绍一些常用的文本特征提取方法，包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。
2. 词袋模型词袋模型是最简单且常用的文本特征提取方法之一。
它将文本表示为一个由词汇表中的词组成的向量，每个维度代表一个词在文本中出现的频率。
词袋模型忽略了单词之间的顺序和语法结构，只考虑了单词的出现频率。
虽然词袋模型简单，但在许多文本分类和信息检索任务中仍然表现良好。
3. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于评估单词在文档中重要性的方法。
它考虑了单词的频率以及在语料库中的稀疏程度，从而能够更好地捕捉单词的重要性。
TF-IDF在信息检索和文本分类领域被广泛应用，它可以帮助识别并突出文本中的关键词。
4. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词嵌入技术，它能够将单词映射到一个低维向量空间中，从而捕捉单词之间的语义关系。
Word2Vec模型可以根据上下文的单词预测目标单词，或者根据目标单词预测上下文的单词，通过这种方式学习单词的分布式表示。
Word2Vec在词义相似度计算、情感分析等任务中表现出色。
5. BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它能够捕捉句子和单词之间的语义关系。
BERT通过对大规模文本语料进行无监督训练，学习文本中的上下文信息，从而得到丰富的文本表示。
在文本分类、命名实体识别和问答系统等任务中，BERT 已经成为了一种非常有效的文本特征提取方法。
从PowerPoint文件中提取文件或对象
在企业或组织中，应遵循相关的安全策略和流程，以确保在提取 文件或对象时不会违反安全规定。
提取效率问题
1 2
文件大小考虑
如果要提取的文件或对象非常大，可能会影响提 取速度和效率，需要考虑使用更高效的提取方法 或工具。
批量提取技巧
如果需要批量提取多个文件或对象，可以掌握一 些批量处理的技巧和方法，以提高提取效率。
PowerPoint文件中的特定区域进行截图保存。
拖拽复制
03
在PowerPoint中打开文件，选中需要提取的对象，直接拖拽到
桌面或文件夹中。
自动提取方法
编程脚本
使用Python等编程语言编写脚本 ，通过操作PowerPoint软件的 API接口，实现自动提取指定类型 的文件或对象。
自动化工具
使用如AutoIt等自动化工具，录 制在PowerPoint中提取文件或对 象的操作步骤，然后批量执行这 些操作。
在迁移工作环境或设备时，提取PowerPoint文件中的重要内容，以便在新环境 中快速重建工作资料。
文件格式转换
将PowerPoint文件中的特定对象（如表格、图表）提取出来 ，转换为其他文件格式（如Excel、PDF），以满足不同应用 场景的需求。
提取PowerPoint文件中的文本内容，转换为Word文档或其 他文本编辑器可编辑的格式，方便后续编辑和排版。
专门的提取软件
市面上有一些专门用于从PowerPoint文件中提取文件或对象的软件，如“PPT文件提取 器”等。这些软件通常提供简单易用的操作界面和多种提取选项，方便用户快速准确地提 取所需内容。
2023
PART 04
提取文件或对象的步骤
REPORTING
文本类数据的特征提取技术
文本类数据的特征提取技术在当今数字化时代，大量的文本数据被生成和存储。
为了从这些文本数据中获取有用的信息，我们需要将文本转化为可供机器理解和处理的形式。
而文本特征提取技术则是实现这一目标的重要手段。
所谓文本特征提取，就是将文本数据转化为数值或向量表示的过程。
通过提取文本的关键信息和特征，我们可以将文本数据应用于各种机器学习和自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、信息检索等。
下面将介绍几种常用的文本特征提取技术。
1. 词袋模型（Bag of Words）词袋模型是最常见的文本特征提取技术之一。
它将文本看作是一个由词语组成的集合，忽略词语的顺序和语法结构，只关注词语的出现频率。
具体来说，词袋模型将每个文本表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词语，数值表示该词语在文本中的出现次数或频率。
2. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）TF-IDF是一种常用的文本特征权重计算方法。
它综合考虑了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）两个因素，用于衡量一个词语在文本中的重要程度。
TF-IDF值越大，表示该词语对于整个文本集合的区分能力越强。
3. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法。
它将每个词语映射为一个固定长度的实数向量，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。
Word2Vec不仅考虑了词语的上下文关系，还能够捕捉到词语之间的语义相似性。
4. 主题模型（Topic Model）主题模型是一种用于发现文本数据隐藏主题结构的统计模型。
其中最著名的是潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型。
LDA假设每篇文档由多个主题混合而成，每个主题又由多个词语组成。
通过训练LDA模型，可以得到每个文档的主题分布和每个主题的词语分布，从而实现对文本的主题建模和推断。
文本类数据的特征提取技术
文本类数据的特征提取技术随着信息技术的发展，文本数据的规模和重要性越来越大。
在各个领域中，如自然语言处理、文本分类、情感分析等，对文本数据的处理和分析具有重要的意义。
而文本数据的特征提取是文本分析和挖掘的基础，对于提取文本中的有效信息和特征具有关键作用。
文本数据的特征提取是将无结构的文本数据转化为结构化的特征向量的过程。
这样可以方便地对文本进行进一步的分析、建模和预测。
常用的文本特征提取技术有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
词袋模型是一种非常基础和常用的文本特征提取方法。
它将文本看作是一个袋子，忽略了词序和语法等信息，只关注词汇的出现频率。
通过统计文本中每个词汇的出现次数或频率，将文本转化为一个词汇向量。
这个向量表示了文本中每个词汇的重要性和影响力。
TF-IDF是一种用于评估一个词语在文本中重要程度的统计方法。
它由词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）两个部分组成。
词频指的是一个词在文本中出现的频率，逆文档频率指的是一个词在整个文本集合中的普遍程度。
通过计算词频和逆文档频率，可以得到一个词语的TF-IDF值，用于表示这个词语在文本中的重要性。
词嵌入是一种将文本转化为向量表示的高级特征提取技术。
它通过将每个词语映射到一个低维向量空间中，使得词语之间的语义关系能够在向量空间中得到体现。
常用的词嵌入模型有Word2Vec和GloVe等。
这些模型通过学习大规模文本语料库中的词语上下文关系，得到每个词语的向量表示。
这样可以将文本中的词语转化为向量，方便计算和分析。
除了以上提到的特征提取技术，还有一些其他的方法和技术可以用于提取文本中的有效信息和特征。
例如，n-gram模型可以用于提取文本中的短语和连续词序列。
主题模型可以用于提取文本中的主题和话题信息。
情感分析模型可以用于提取文本中的情感倾向和情绪信息。
文本类数据的特征提取技术对于文本分析和挖掘具有重要意义。
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。
第1讲 文本挖掘概述
原理 1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。 搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似 度，从而把最相似的排在最前返回给用户。 2、主要使用的算法是tf-idf tf：term frequency词频 idf：inverse document frequency倒文档频率 主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其 他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适 合用来分类。 第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。 第三步：统计网页（文档）总数M。 第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中 出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的 公式）
2 文本挖掘的基本思想
首先利用文本切分技术，抽取文本特征，将文本数 据转化为能描述文本内容的结构化数据，然后利用 聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术，形成 结构化文本，并根据该结构发现新的概念和获取相 应的关系。
换个说法：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。
1)获取训练文本集:训练文本集由一组经过预处理的文本特征向 量组成，每个训练文本(或称训练样本)有一个类别标号;
2)选择分类方法并训练分类模型:文本分类方法有统计方法、机 器学习方 法、神经网络方法等等。在对待分类样本进行分类前， 要根据所选择的分类方法，利用训练集进行训练并得出分类模 型; 3)用训练好的分类模型对其它待分类文本进行分类; 4)根据分类结果评估分类模型。
文本分析方法
基于机器学习的方法பைடு நூலகம்
总结词
可扩展性强，准确度高
VS
详细描述
基于机器学习的方法利用大量标注过的文 本数据，训练模型进行情感判断。这种方 法可扩展性强，能够适应新出现的词汇和 表达方式，同时准确度也较高。但需要大 量标注数据和较高的计算资源。
06
信息抽取
命名实体识别
总结词
识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
详细描述
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征表示方法，它通过考虑一个 词在特定文档中的出现频率以及该词在所有文档中的普遍性来评估其重要性。TF-IDF值越高，表明该词在特定文 档中的重要性越高。
主题模型
总结词
基于概率模型的文本特征表示方法
应用场景
BERT广泛应用于各种自然语言处理任务，如问答、文本分类、命名实体识别等。
Transformer
概念
Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，可以处理序列数据并学习到文本 的上下文信息。
实现方式
Transformer由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器都包含一个自注意力机制 和一个前馈神经网络。通过多层的堆叠，Transformer可以学习到文本的深层次表示。
05
情感分析
基于规则的方法
总结词
准确度高，但可扩展性差
详细描述
基于规则的方法通常依赖于人工制定的规则或模板， 对文本进行情感判断。这种方法准确度高，但对于新 出现的词汇或表达方式，难以进行有效的扩展。
基于词典的方法
总结词
简单易行，但准确度有限
详细描述
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。
大数据处理_文本数据处理课件(共20张PPT)(浙教版高中信息技术必修一)
建模（庞大训练数据集） 标签云
情感分析
项目学习1：中文分词jieba
案例1：文本数据处理的过程
把句子中所有可以成词的词语都扫描出来 试图将句子最精确的分开，适合文本分析
项目学习2：词频统计
程序实现
词频统计核心代码
数据可视化
教材143页
1.什么是数据可视化？ 数据可视化是将数据以图形图像等形式表示，直接呈现数
编程语言： (用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境)
可视化工具库： (D3 是最流行的可视化库之一，可以创建实时交互网页) (用纯JavaScript编写的一个图表库) (为浏览器和移动设备定制，用于在web上可视化数据)
大数据典型应用p151-152
智能交通整合了物联网、大数化的作用？ （1）快捷观察与追踪数据 （2）实时分析数据 （3）增强数据的解释力和吸引力
可视化的基本方法
1.有关时间趋势的可视化 随时间推移而变化的数据
可视化的基本方法 2.有关比例的可视化 一系列总和为1的比例数据
浙江各科目选考人数
6.6 12.4
6.8
10.1 15.3
出租车轨迹可视化分析
项目学习3：文本数据分析——生成标签云
浙大附中.txt（UTF8格式）
校标.png（模板图片） 生成结果并分析（提取关键信息）
p135
#[0,10]区间内返回1000个均匀分布的样本
p137
文本数据源 分词 特征提取 数据分析 结果呈现
将一个内容序列切分成 一个一个单独的词
获取文本中最重要的 字、词或短语
（1）基于词典的分词方法(jieba)
（2）基于统计的分词方法
字、词、短语作为特征项 选取合适的工具或算法抽
文本特征提取技术03
文本特征提取技术03文本特征提取技术031. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型是文本特征提取中最简单直观的方法之一、它将文本表示为一个由单词组成的集合，忽略了单词出现的顺序和语法关系。
词袋模型首先需要对文本进行分词，然后统计每个单词在文本中出现的次数或频率。
这样就可以得到一个向量，其中每个维度代表一个单词，数值代表该单词在文本中的出现次数或频率。
2.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法。
TF-IDF值反映了一个单词在文本中的重要程度。
它的计算公式为：TF-IDF = TF * IDF，其中TF表示词频（一些单词在文本中出现的次数），IDF表示逆文档频率（文本中包含该单词的文档数的倒数）。
TF-IDF将每个单词表示为一个向量，向量的每个维度代表一个单词，数值代表该单词的TF-IDF值。
3. Word2Vec：Word2Vec是一个用于将单词表示为词向量的技术。
它通过训练神经网络模型来获取单词的分布式表示。
Word2Vec可以将单词的语义信息编码为向量，通过计算向量之间的相似度来衡量单词之间的关联性。
Word2Vec生成的词向量可以作为文本的特征输入到其他机器学习模型中进行分类、聚类等任务。
4. N-gram模型：N-gram模型是一种基于连续n个单词的文本特征提取方法。
N-gram模型通过提取文本中的连续n个单词来捕捉单词之间的上下文关系。
常见的N-gram模型有unigram（单个单词）, bigram（连续两个单词）和trigram（连续三个单词）。
通过计算不同N-gram的频率或出现概率，可以得到一个表示文本的向量。
5. 主题模型（Topic Model）：主题模型是一种用于提取文本的潜在语义结构的方法。
它假设每篇文档由多个主题组成，每个主题又由多个单词组成。
主题模型通过学习每个单词在每个主题中的概率分布，以及每篇文档由每个主题组成的概率分布，来得到对文本的表示。
PPT课件文本信息提取研究
＜爱示文辅＞娴灯片序号Ⅻ＞＜标题＞标足文本信息‘，标爱＞‘正：℃＞正文文本信息‘，正文＞ｄ幻灯片＞ｄ演示文稿＞图２ＰｏｗｅｒＰ０ｉｎｔ文件解析后的格式该张幻灯片中是否包含文本框，如果是，接下来执行４；如果否，则该张幻灯片的标题和正文内容都为空。
４．通过ＡｃｔｉｖｅＰｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｓｌｉｄｅｓ（）．Ｓｈａｐｅｓ．Ｃｏｕｎｔ获取该张幻灯片中文本框的数量，判断文本框的数量是否大于或等于１，如果是，接下来执行５；如果否。
则该张幻灯片的标题和正文内容都为空。
５．接着判断文本框的数量是否等于１，如果是，则该文本框中的信息即为标题内容；如果否，则第一个文本框中的文本即为标题内容。
其余文本框中的文本为正文内容。
６．将读取指针指向下一张幻灯片。
重新从步骤３开始执行。
７．将获取到的文本信息以×ＭＬ的形式写入磁盘文件并输出到显示界面。
该算法遵循ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ课件的结构特征，根据需要通过层层递进，从外向内的方式对ＰａｗｅｒＰｏｉｎｔ演示文稿进行逐层分析，并且设置条件判断。
即：使用幻灯片中形状的编号作为判断依据。
每张幻灯片中的第一个形状为标题所在的位置，而其余的形状为正文所在的位置。
这样，使得该算法具有一定的智能性，不是将所获取的文本杂乱无章的堆砌，而是按照标题和正文的格式将其分别提取。
（一）ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ课件文本信息提取系统简介按照上面所设计的算法，笔者使用ＶｉｓｕａｌＢａＳｉｃ语言问开发了一个ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ课件文本信息提取系统，系统的工作界面如图４所示。
该系统的主要功能是提取ＰａｗｅｒＰｏｉｎｔ课件中的文本信息。
然后将提取到的文本信息生成基于ＸＭＬ标准的描述文档，×ＭＬ文档的节点组织模式反映了课件的逻辑结构。
（二）系统的核心技术实现该系统的核心技术在于对ＰａｗｅｒＰｏ．ｎｔ课件标题中国远程教育ＤＩ盯＾｝●ＣＥＥｏｔＪｃ＾ｎ０Ｎ酣ａｆ州＾图３ＰｏｗｅｒＩ）ｏｉｎｔ课件文本信息提取的算法流程图图４Ｐ０ｗｅｒＰｏｉｎｔ课件文本信息提取系统工作界面和正文信息的智能化判断及提取，其主要实现过程如下：１．课件标题信息的判断及提取ｎｕｍ＝ＡｃｔｉｖｅＰｒｅｓｅｎｔａｔｉＯｎ．Ｓ¨ｄｅｓ．Ｃｏｕｎｔ／／获取演示文稿中幻灯片的总数Ｆｏｒｊ＝１。
文本特征提取的常用方法(六)
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环节。
通过提取文本的特征，我们可以进行文本分类、情感分析、实体识别等任务。
本文将介绍一些常用的文本特征提取方法，包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
词袋模型词袋模型是文本特征提取中最简单也是最常用的方法之一。
它将文本表示为一个由词汇表中的词组成的向量。
在这个向量中，每个维度对应一个词，而向量的值则表示该词在文本中的出现次数。
词袋模型忽略了单词的顺序和语法，只关注单词的频次。
尽管词袋模型非常简单，但在许多文本分类任务中仍然表现出色。
TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种衡量词在文本中重要性的方法。
它通过计算词频和逆文档频率来确定一个词的权重。
词频表示一个词在文本中出现的次数，而逆文档频率表示一个词在整个文本集合中出现的频率。
TF-IDF的计算公式为 TF*IDF = (词在文本中的频次 / 文本中所有词的总数) * log(文本集合中文本的总数 / 包含该词的文本数)。
利用TF-IDF可以剔除一些常见的词，突出一些重要的词，从而提高文本特征的质量。
词嵌入词嵌入是将词语映射到一个低维向量空间的技术。
它可以将词语的语义信息编码为向量，使得语义相近的词在向量空间中距离较近。
词嵌入方法有很多种，比较常见的有word2vec、GloVe和FastText等。
这些方法基于大型文本语料库，通过学习词语的上下文关系来生成词向量。
词嵌入在自然语言处理领域中被广泛应用，可以用于文本相似度计算、命名实体识别等任务。
n-gram模型n-gram模型是一种基于词语序列的文本特征提取方法。
它将文本看作一个由词语组成的序列，然后提取n个词语组成的片段作为特征。
n可以是1、2、3等，分别表示unigram、bigram、trigram等。
n-gram模型可以捕捉词语之间的局部依赖关系，能够更好地表达文本的语义信息。
《文本分类综述》课件
文本分类的典型模型
多分类模型
单层感知机、多层神经网络、集成学习等模型常用 于多分类任务。
二分类模型
逻辑回归、SVM分类器、Adaboost算法等模型常用于 二分类任务。
文本分类的评价指标
准确率
分类模型预测正确的样本占总样本数的比例。
召回率
所有正确分类的样本中，被模型预测为正确的样本占比。
文本分类的应用
朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等机器学习算法在文本分类中应用广泛。
深度学习算法
卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等深度学习算法在文本分类中取得了重要的突破。
文本分类的核心问题
1 特征提取
如何从文本中提取有代表性的特征，以便让 模型更好地进行分类。
2 数据预处理
对文本数据进行清洗、分词、去停用词等处 理，以保证模型的准确性。
《文本分类综述》PPT课 件
欢迎来到《文本分类综述》的课程讲座！通过本次课程，我们将深入了解文本分类的定义、常见方法、核心问题以及其应用领域。
什么是文本分类？
文本分类是一种将文本自动归类到预定义类别的任务。它在信息检索、情感 分析、垃圾邮件过滤等领域有着广泛的应用。
常见的文本分类方法
传统机器学习算法
• 情感分析 • 垃圾邮件过滤 • 新闻分类 • 文本搜索
总结
文本分类的发展历程
从传统机器学习到深度学习，文本分类在过去几十 年中取得了巨大的进展。
当前研究热点
基于深度学习的模型优化、跨语言文本分类等是当 前文本分类研究的热点方向。
多文本共同特征提取
多文本共同特征提取
首先，我们可以从词汇角度来考虑共同特征提取。
通过词袋模型或TF-IDF（词频-逆文档频率）等方法，可以找出多个文本中共同出现的关键词或短语。
这些共同特征可以帮助我们理解文本的主题或内容。
其次，可以从语法和结构角度来提取共同特征。
例如，可以分析多个文本的句子结构、语法规则的共同点，或者提取它们共同的命名实体，如人名、地名等。
这些信息可以帮助我们了解文本之间的相似性和差异性。
此外，还可以从主题建模的角度来提取共同特征。
通过主题建模技术，可以发现多个文本中共同的主题或话题，从而揭示它们之间的关联性和共性。
另外，还可以利用机器学习和深度学习技术来进行多文本共同特征提取。
例如，可以使用文本嵌入（Word Embedding）技术将文本转换为向量表示，然后利用聚类或分类算法找出多个文本之间的共同特征。
总的来说，多文本共同特征提取是一个多层次、多角度的任务，需要综合运用词汇分析、语法分析、主题建模和机器学习等方法，
以全面、准确地揭示多个文本之间的共同特征和信息。
这有助于我
们更好地理解文本内容、发现文本之间的关联性，以及进行文本分类、信息检索等任务。
数据科学中的文本特征提取技术
数据科学中的文本特征提取技术随着信息时代的到来，海量的文本数据成为了数据科学研究的重要资源。
然而，文本数据的特点使得其处理变得复杂和困难。
为了更好地利用文本数据进行分析和挖掘，研究人员开发了各种文本特征提取技术。
文本特征提取是将文本数据转化为数值型特征的过程，以便于应用机器学习算法进行进一步的分析和建模。
在数据科学中，文本特征提取是一个关键的环节，它直接影响到后续分析的准确性和效果。
一种常用的文本特征提取技术是词袋模型（Bag of Words）。
词袋模型将文本看作是一个无序的词集合，忽略了词序和语法结构，只关注词的出现频率。
通过统计每个词在文本中的出现次数，可以得到一个向量表示文本的特征。
然而，词袋模型忽略了词之间的语义关系，可能导致信息的丢失。
为了解决词袋模型的局限性，研究人员提出了基于词嵌入（Word Embedding）的文本特征提取方法。
词嵌入是一种将词映射到低维向量空间的技术，通过学习词之间的语义关系，可以更好地表示文本的语义信息。
常用的词嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。
通过将文本中的每个词映射为对应的词向量，可以得到一个表示文本语义的特征向量。
除了词嵌入技术，还有一种常用的文本特征提取方法是TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。
TF-IDF是一种用于评估一个词对于一个文档集或语料库中的某个文档的重要程度的统计方法。
它通过计算词频和逆文档频率的乘积来得到一个词的权重。
在文本特征提取中，可以使用TF-IDF来表示文本中每个词的重要程度，从而得到一个特征向量。
除了以上提到的常用技术，还有一些其他的文本特征提取方法。
例如，N-gram模型将文本看作是一个词序列，通过统计相邻词的组合出现频率来提取特征。
另外，基于主题模型（Topic Model）的文本特征提取方法可以通过挖掘文本中的主题信息来得到特征向量。
在实际应用中，文本特征提取技术往往需要结合领域知识和具体任务的要求来选择合适的方法。
文本挖掘核心技术及其应用ppt
关键需求
分析商品之间的内在关联 发现有价值客户 对用户行为进行预测
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应用
——电子商务网站
网站产品评论挖掘：IT168网站是中国指导IT产品采购的知名媒体品牌，是国内最大、最
权威的导购咨询网站之一。从IT168网站下载三种产品的评论，分别是：诺基亚5320XM的 206篇评论、诺基亚5800XM的205篇评论和富士S5205EXR的72篇评论。如，以下是诺基亚 5320XM的一篇评论：
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应用
——网络舆情监控
通过对网络信息中的犯罪信息量的 分析计算来反映网民的安全感， 并进行分级； 通过对政府工作相关语料的褒贬分 析计算来描述公众对政府工作的满 意程度，并进行分级。
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应用
——企业竞争情报系统
面临的问题
企业情报采集效率低和实时性差 信息孤岛，缺少跨部门情报资源共享 情报内容存在重复性，资源没有得到有效整合
类别2： 关键词：旅游、黄金、游客、记者、旅行社、 中国、国家、假日、北京、线路
类别3： 关键词：公司、企业、招聘、面试、求职、专业、 职业、学生、大学、人才
……
9
信息抽取
信息抽取是从文本中抽取指定的一类信息（事件、事实）并将其形成结构化的数据， 填入一个数据库中以供用户查询使用。
10
信息抽取
11
步骤： 文本源 原始数据
预处理 分词
词性标注 去除停用词
特征识别 特征词提取
特征标注
如功能、价格、 屏幕等
分：褒、中、贬 强度：良好、优秀
语义极性分析 分类和结果评价
极性词识别
分类
和强度确定 句子极性
结果评价
分析
程度副词和极性词
应用
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。
(完整版)第5章-文本挖掘PPT课件
5.2.3 特征表示
特征表示是指以一定特征项(如词条)来代 表文档，在文本挖掘时只需对这些特征 项进行处理，从而实现对非结构化的文 本处理。这是一个非结构化向结构化转 换的处理步骤。
1 布尔模型
布尔模型是向量空间模型的一种简化，它是 一种简单的严格匹配向量模型，定义了一个 二值映射函数 f :T →{0,1}，权值Wi={0， 1}。
第5章 文本挖掘
5.1 文本挖掘基础
1 文本挖掘
将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述 的文本，这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text).
利用文本切分技术，抽取文本特征，将文本数据 转化为能描述文本内容的结构化数据，然后利 用聚类、分类技术和关联分析等数据挖掘技术 发现新的概念和获取相应的关系。
所以我们通常根据w(d,t)值的大小，选择 指定数目的词条作为文本的特征项，生 成文本的特征向量。这种算法一方面突 出了文档中用户需要的词，另一方面， 又消除了在文本中出现频率较高但与文 本语义无关的词条的影响。对于单词数 较多的静态文本特征选择效果较好。
5.2.4 文本间相似性
基于向量空间模型的常用方法
N 表示文本总数。
表示文档词频的词频矩阵
d1
d2
d3
d4
d5
d6
t1
322
85
35
69
15 320
t2
361
90
76
57
13 370
t3
25
33 160 48 221 26
t4
30 140 70 201 16
35
对于词条 t 和某一文本 d 来说，词条 t 在该文本 d 的权 重计算公式： 如果一个词条在整个文本集合中出现的频率很高，即 趋近于 0，从而使得该词条在文本中的权重很小，所以词 条对文本的区分度很低。
特征吸收课件ppt
总结词
特征选择方法是一种直接对原始特征进行筛选的方法，通过评估每个特征的重要性或相关性，选择出对目标变量影响最大的特征。
详细描述
特征选择方法根据每个特征与目标变量的相关性、信息增益、卡方检验等方法来评估特征的重要性。通过去除冗余特征和噪声特征，能够提高模型的泛化能力和计算效率。常用的特征选择方法包括过滤式、包装式和嵌入式等。
总结与展望
深度学习与特征吸收的结合：随着深度学习技术的不断发展，特征吸收的方法和理论有望得到进一步拓展和完善。通过结合深度学习，特征吸收有望在更广泛的领域发挥其强大的特征表示能力。
数据质量和规模问题：在实际应用中，数据质量和规模是影响特征吸收效果的重要因素。为了解决这一问题，可以采用数据增强技术来扩充数据集，同时采用有效的数据预处理方法来提高数据质量。此外，利用半监督学习、迁移学习等技术也可以在一定程度上缓解数据规模问题。
总结词
自然语言处理中的特征吸收是指将文本数据转化为具有代表性的特征向量，以便进行文本分类、情感分析、信息抽取等任务。
详细描述
在自然语言处理任务中，特征提取是至关重要的预处理步骤。通过使用各种算法和技术，如词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF、Word2Vec等，可以将文本数据转化为具有代表性的特征向量。这些特征能够反映文本数据的语义、语法、上下文等本质属性，有助于提高自然语言处理的准确性和效率。
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特征降维技术
通过计算数据矩阵的特征值和特征向量，选取关键特征进行降维。
总结词
特征值降维方法通过对数据矩阵进行特征分解，提取出最小的特征值对应的特征向量，从而将数据投影到一个低维空间中。这种方法能够保留数据的主要结构，去除噪声和冗余特征。
详细描述
文本特征提取
文本特征提取文本特征提取以及分类结果分析一、目标:提取文本中的关键信息，用于文本的自动分类。
二、要求:a) 编写特征提取程序，从训练语料中根据IG，MI，CHI或CE等指标，分别提取文本特征词集。
b) 编写文本特征向量生成程序，根据得到的文本特征词集，生成任意文档的权值特征向量。
为其它设计分类器的同学提供训练文档和测试文档的特征向量集。
c) 编写统计程序，对其它同学的分类结果进行统计和分析，包括准确率(Precision)和找回率(Recall)，以及综合指标(F-Mea sure=…)。
三、文本特征提取原理文本特征提取是进行文本分类训练和识别的基础。
其基本思路是基于向量空间面向(VSM――Vector Space Modal)，即把一篇文本视为N为空间中的一个点。
点的各维数据表示该文档的一个特征(数字化的特征)。
而文档的特征一般采用关键词集，即根据一组预定义的关键词，以某种方法计算这些关键词在当前文档中的权重，然后用这些权重形成一个数字向量，这就是该文档的特征向量。
由上面的简介可知，这里有两个方面的问题:(1)如何定义“关键词集”(或称为“特征词集”);(2)如何就是某个关键词在一篇文本中的权重。
1. 提取关键词集首先，我们提取关键词的最终目的是为了对文本进行分类。
一些词，如“的”，对应文本分类不可能有任何帮助;或者，“计算机”一词对进行“台独类”和“成人类”文章的分类也没有任何帮助。
因此，关键词集是与分类目标相关的。
从上面的例子可以想象，在提取关键词集中有两个步骤:d) 筛选关键词的各种方法根据词汇与预定义分类文本的相关程度来筛选关键词。
使用一个训练文档集(其中各文档的分类已经由人工指定)，通过计算其中词汇与文档分类的相关程度，选择相关程度高的词汇作为表达文档特征的关键词。
词汇与文档分类相关度的计算有多种方式。
1) 词频(TF,Term Frequency):该思路很简单:如果词汇w在Ci类文本中出现的频率很高，就用它作为一个关键词:CountwC(|)i tfwC(,),iCountwC('|)i其中，表示在Ci类文档中w出现的总次数;表CountwC(|)CountwC('|)ii示Ci 类文档中的总词汇数。
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特征提取的意义
文本集合包含的特征太多
10,000 – 1,000,000 unique words … and more
特征减少后，某些算法才能使用
有些分类方法无法处理1,000,000以上的特征
减少训练时间
有些分类方法的训练时间与特征个数的平方成正比，或更糟
使预测模型更快、更小 能提升总体性能
假设抓取了来自门户网站“经济”“娱乐”“科技” 三个版块各300篇文章，其中有一篇文章，共有 100个词，其中“粒子”“和”“应用”三个词分 别出现了 5次、35次和15次，我们想将该文档进行 归类，看它属于“经济”“娱乐”“科技”文档中 的哪一类。
初步分析认为，“粒子”、“应用”两个词应该对 文章分类的作用较大，而“和”对于文章的分析意 义不大。 更进一步的，如果目标是进行文档的归类， 有理由认为“粒子”一词对于该文章的归属的贡献 要高于“应用”。“应用”一词的专业性不及“粒 子”。
Ld (w)G(w)Nd
Ld (w) 是词语w在文档d中的局部权重。G(w) 是词语w在文档集合中的全局 权重N，d 是文档d的标准化因子。局部加权仅使用词语在文档中出现的统计
量，而全局加权则使用整个数据集中的统计量进行计算。
非结构化数据分析 2019/7/4
特征提取
非结构化数据分析 2019/7/4
内积计算
Cosine计算
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
用单个汉字（对应英语语系中的字符串）做特征，不考虑词语的含义。直接利用汉字 在文本中出现的统计特性对文本进行划分；直观明了，且操作简单，尤其对于英文文 本或其他西语文本的划分非常容易，计算机可以直接利用空格进行分隔。但是基于单 个汉字表示方法往往无法很好的代表语义信息。
非结构化数据分析
文本特征提取
2019/7/4
五校联合 大数据分析硕士培养
主要内容
文本表示 特征提取 特征权重
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示
第一讲：文本挖掘简介
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示及文本预处理
去掉html一些tag标记 停用词(stop words)去除、词根还原
文档（Document）：句子、段落、整篇文章 特征项（Term/Feature）：词根/词/短语/其他 项的权重（Weight）：每个特征项在文档中的重
要程度。
非据结构化一般思路
文档1 文档2 文档3 文档4 …… 文档m
特征词1 特征词2 特征词3 ……
(stemming) (中文)分词、词性标注、短语识别、… 词频统计(TFIDF) 数据清洗：去掉噪声文档或文档内垃圾数据
非结构化数据分析 2019/7/4
向量空间模型[G.Salton,1971]
向量空间模型(Vector Space Model) 自然语言处理常用模型 基本概念
词语 词频（TF） 文档频率(DF ) 文档逆频率(IDF) 权重（TF*IDF）
粒子 0.05
50
900
和
0.35
900
900
应用 0.15
450
900
0.063 0 0.045
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重注解
特征加权方法最初用于信息检索，特征加权主要有三个层次，局部加权、全 局加权和标准化(Chisholm et al.,1999)。一般化的特征加权表示式如下：
比较之下，使用词做特征成为一种更好的选择。词是中文语义的最小信息单位，词可 以更好的反映句子中的信息，但是分析难度也提升了。以中文文本为例，词与词之间 没有明确的分隔标记，计算机无法自动识别词语的边界，因此正确分词是这种表示方 法的关键。该方法比较常用。
非结构化数据分析 2019/7/4
文本表示注解
非结构化数据分析 2019/7/4
TF-IDF 应用举例
但是如果只关注词频 ，“应用”一词的权重更高。这时候，可以利 用IDF的计算公式进行权重的处理，计算三个词的文档频率和文档逆 频率，假设50篇文章中出现了“粒子”一词，450篇文章中出现了 “应用”一词，900篇文章中均出现了“和”这个词语。那么采用 TF*IDF方法计算得到的权重如下：
权重11 权重12 权重13 ……
权重21 权重22 权重23 ……
权重31 权重32 权重33 ……
权重41 权重42 权重43 ……
……
……
……
……
权重m1 权重m2 权重m3 ……
特征词n 权重1n 权重2n 权重3n 权重4n …… 权重mn
非结构化数据分析 2019/7/4
VSM示意图
相似度比较
词性（Part Of Speech，POS）作为特征可以更好的识别词语之间的关系。让计算机 来自动地给文本中的词标注词性，然后利用词性进行词义分析。如：什么样的名词经 常和什么样的动词同时出现，这对于词语之间关系的研究开拓了新的思路。
词性标注技术的成熟为词组组块（Phrase Chunking）的界定与实体及关系（Entities and Relationship）的识别打下了良好的基础，有利于我们更深入的探索文本语义的 信息。且词组的形式提高了特征向量的语义含量，使得向量更稀疏。
近年来，词性标注（POS-tagging）、词组组块（Phrase Chunking）、实体及关系 (Entities and Relationship )相关的研究也开展了很多，取得了很多可喜的成果，有 兴趣的读者可以参考后面所附的文献进行深入学习。
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重
非结构化数据分析 2019/7/4
特征权重
衡量某个特征项在文档表示中的重要程度或者 区分能力的强弱
更好的对文本进行表示 一般利用文本的统计信息：词频
非结构化数据分析 2019/7/4
常用的权重计算方法
非结构化数据分析 2019/7/4
TF-IDF 例子 （ Salton et al.,1983 ）