6.文本分类全解
文本分类基础知识汇总模板.ppt
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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
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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
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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
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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。
文本分析重点范文
文本分析重点范文文本分析是一种对文本进行深入分析，并从中提取出有用信息和洞察的技术领域。
它可以应用在多个领域中，例如自然语言处理、机器学习、数据挖掘和商业智能等。
以下是文本分析中的几个重点方向。
1.语义分析：语义分析是文本分析的核心任务之一，它旨在理解文本的含义和语法结构。
其中一个关键问题是情感分析，即对文本中的情感进行分类和量化。
情感分析可以在社交媒体舆情分析、品牌声誉管理和市场调研等领域中得到广泛应用。
2.主题建模：主题建模是一种通过发现文本中隐藏的主题来对文本进行聚类和分类的技术。
主题建模在文本挖掘、信息检索和内容推荐等任务中具有重要作用。
主题建模方法包括潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）和主题模型（Topic Model）等。
3.实体识别：实体识别是从文本中抽取出具有特定意义的实体的过程。
实体可以是人名、地名、组织机构或其他具有特定标识的元素。
实体识别在信息抽取、知识图谱构建和智能问答等领域中扮演重要角色。
4.关系抽取：关系抽取是从文本中抽取出实体之间的关系的过程。
关系可以是人与人之间的关系、实体与实体之间的关系或其他类型的关系。
关系抽取在信息抽取、社交网络分析和自动问答系统等任务中具有重要应用。
5.文本分类：文本分类是将文本划分到预先定义的类别中的任务。
它可以用于垃圾邮件过滤、情感分类、新闻分类等。
文本分类方法包括基于规则的分类、基于特征的分类和基于深度学习的分类等。
6.文本聚类：文本聚类是将文本按照相似性进行聚类的任务。
它可以帮助用户发现文本集合中的潜在模式和主题，并支持信息检索和知识发现。
7.文本生成：文本生成是使用机器学习和自然语言处理技术自动生成文本的过程。
它可以应用在机器翻译、自动摘要、对话系统等任务中。
最近兴起的基于深度学习的生成模型，例如循环神经网络和生成对抗网络，已经在文本生成领域取得了显著进展。
值得注意的是，以上只是文本分析领域的一些主要任务和方法，每个任务都有自己的特点和应用场景。
文本分类的常见方法
文本分类的过程：（1） 选择训练文本。
好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。
（2） 选择文本特征。
对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、 消除噪音等。
目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。
（3） 建立文本表示模型。
为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本 进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。
（4） 选择分类方法。
文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。
经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。
（5） 分类结果的评估。
目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。
选择文本特征我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。
现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。
具体流程如图1。
这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。
在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。
比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。
其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困难，我们不得不进行简化：向量空间维度降低、较低复杂度的计算分析方法等等。
而根据简化的合理程度，影响我们得到的结果质量。
中文文本分类大概的步骤
中⽂⽂本分类⼤概的步骤⽂本分类问题：给定⽂档p（可能含有标题t），将⽂档分类为n个类别中的⼀个或多个⽂本分类应⽤：常见的有垃圾邮件识别，情感分析⽂本分类⽅向：主要有⼆分类，多分类，多标签分类⽂本分类⽅法：传统机器学习⽅法（贝叶斯，svm等），深度学习⽅法（fastText，TextCNN等）⽂本分类的处理⼤致分为⽂本预处理、⽂本特征提取、分类模型构建等。
和英⽂⽂本处理分类相⽐，中⽂⽂本的预处理是关键技术。
⼀、中⽂分词：针对中⽂⽂本分类时，很关键的⼀个技术就是中⽂分词。
特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其⼤部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的n-gram信息。
下⾯简单总结⼀下中⽂分词技术:基于字符串匹配的分词⽅法、基于理解的分词⽅法和基于统计的分词⽅法。
具体可参考：中⽂分词原理及分词⼯具介绍https:///flysky1991/article/details/73948971/1，基于字符串匹配的分词⽅法：过程：这是⼀种基于词典的中⽂分词，核⼼是⾸先建⽴统⼀的词典表，当需要对⼀个句⼦进⾏分词时，⾸先将句⼦拆分成多个部分，将每⼀个部分与字典⼀⼀对应，如果该词语在词典中，分词成功，否则继续拆分匹配直到成功。
核⼼：字典，切分规则和匹配顺序是核⼼。
分析：优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可；但对歧义和未登录词处理效果不佳。
2，基于理解的分词⽅法：基于理解的分词⽅法是通过让计算机模拟⼈对句⼦的理解，达到识别词的效果。
其基本思想就是在分词的同时进⾏句法、语义分析，利⽤句法信息和语义信息来处理歧义现象。
它通常包括三个部分：分词⼦系统、句法语义⼦系统、总控部分。
在总控部分的协调下，分词⼦系统可以获得有关词、句⼦等的句法和语义信息来对分词歧义进⾏判断，即它模拟了⼈对句⼦的理解过程。
这种分词⽅法需要使⽤⼤量的语⾔知识和信息。
由于汉语语⾔知识的笼统、复杂性，难以将各种语⾔信息组织成机器可直接读取的形式，因此⽬前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
自然语言处理中的文本分类
自然语言处理（NLP）中的文本分类是一种将给定的文本分配到一个或多个预定义类别的过程。
文本分类在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用，例如情感分析、主题分类、命名实体识别等。
以下是文本分类在自然语言处理中的常用方法和步骤：
1. 数据预处理：在进行文本分类之前，需要对原始文本数据进行预处理。
这包括去除标点符号、转换为小写、去除停用词等。
预处理的目的是简化文本，使其更容易进行后续处理。
2. 特征提取：接下来，需要从预处理后的文本中提取特征。
常用的特征提取方法包括词频、词向量、TF-IDF 等。
特征提取的目的是提取文本中重要的词汇和语义信息，以便在分类器中使用。
3. 选择分类器：有许多成熟的文本分类算法可供选择，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
根据具体任务和数据特点，选择合适的分类器进行训练。
4. 模型训练：使用选定的分类器和训练数据进行模型训练。
训练过程中，分类器会学习如何根据文本特征将文本分配到相应的类别。
5. 模型评估：在模型训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等。
根据评估结果，可以调整模型参数以优化性能。
6. 文本分类：经过模型训练和评估后，将待分类的文本输入已训练好的分类器，得到文本所属的类别。
在实际应用中，文本分类任务可能涉及多种技术，如文本聚类、特征选择、模型融合等。
此外，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的文本分类方法在许多任务中取得了显著的性能提升。
总之，文本分类在自然语言处理领域具有重要意义，为各种任务提供了基础支持。
6文本分类全解
信息量的比特数和所有可能 情况的对数有关，例如本例 中，信息量 = log (球队数)，
即 5 = log (32)。Why?
信息熵 (Entropy)
? 实际上可能不需要5次就能猜出谁是冠军，因为一些强队得 冠的可能性更高，因此第一次猜测时可以把少数几支强队 分成一组，其它球队分成另一组，然后猜冠军球队是否在 那几支强队中
信息熵 (Entropy)
? 我们常说信息很多，或信息很少，但却很难说清楚信息到 底有多少
? 比如一本50多万字的《史记》有多少信息量？或一套莎士 比亚全集有多少信息量？
? 这个问题几千年来都没有人给出很好的解答，直到 1948年， 香农(Claude Shannon)在他著名的论文“通信的数学原理” 中提出了信息熵的概念，才解决了信息的度量问题，并且 量化出信息的作用
逆文档频率 (TF-IDF)
? 以“原子能的应用”为例，去除停用词“的”后，它可以 分成“原子能”和“应用”两个词
? 但“应用”是个非常通用的词，而“原子能”是个很专业 的词。看到“原子能”时，或多或少能了解到新闻的主题， 而看到“应用”一词，对新闻主题基本上还是一无所知。
? 因此，相比于“应用”，“原子能” 对新闻主题的确定更 有帮助，“原子能”的 权重应当比“应用”高。而 单纯的 词频(TF)并不能反映这种权重上的差别
? 虽然论文作者自己给定了论文方向，但范围太广，没有什 么指导意义。雅让斯基当然没有时间浏览这近千篇论文， 于是就让他的学生实现了一个算法，大致思想为：
1. 计算所有论文间两两的余弦相似性 ，把相似性大于一个阈值的论文 合并成一个小类。 2. 把每个小类中所有论文作为一个整体，计算小类的特征向量，再计 算小类之间两两的余弦相似性，然后合并成大一点的小类。 3. 不断重复上述过程，类别越来越少，而每个类越来越大。当子类的 数量比较少时，就会看清楚这些子类了。(聚类的思想)
自然语言处理在各个领域的应用
自然语言处理在各个领域的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、分析、生成自然语言。
在当今信息爆炸的时代，NLP已经广泛应用于各个领域，如下所示：1. 语音识别语音识别是NLP的一个重要应用领域。
它可以将人类语言转换成计算机可读的形式，并且将其与其他数据集成在一起。
通过使用深度学习技术，现在的语音识别系统已经可以实现高准确率的识别。
2. 机器翻译机器翻译也是NLP的一个重要应用领域。
它可以将一种语言转换成另一种语言，并且保持原文意思不变。
通过使用神经网络和深度学习技术，现在的机器翻译系统已经可以实现高质量、高速度、低成本的翻译。
3. 情感分析情感分析是NLP中一个非常有趣和有用的应用领域。
它可以帮助企业了解消费者对其产品或服务的看法，并且提供有关如何改进其产品或服务的建议。
通过使用机器学习技术，现在的情感分析系统已经可以准确地识别出文本中的情感，并给出相应的评分。
4. 智能客服智能客服是NLP在服务领域中一个重要的应用。
它可以帮助企业提供更好、更快、更便捷的客户服务。
通过使用自然语言处理技术，智能客服系统可以理解用户提出的问题，并且给出相应的答案或建议。
5. 自然语言生成自然语言生成是NLP中一个非常有趣和有用的应用领域。
它可以帮助企业自动生成各种文本，如新闻报道、广告文案等。
通过使用深度学习技术，现在的自然语言生成系统已经可以实现高质量、高速度、低成本的文本生成。
6. 文本分类文本分类是NLP中一个重要而又基础的应用领域。
它可以帮助企业对大量数据进行分类和归档，以便后续分析和利用。
通过使用机器学习技术，现在的文本分类系统已经可以实现高准确率和高效率。
7. 信息抽取信息抽取是NLP中一个非常有趣和有用的应用领域。
它可以帮助企业从大量文本中提取出有用的信息，并进行分析和利用。
通过使用自然语言处理技术，信息抽取系统可以自动识别出文本中的实体、关系和事件，并将其转换成计算机可读的形式。
文本分类方法总结
文本分类方法总结李荣陆(复旦大学计算机与信息技术系，上海，200433)E-mail: lironglu@一、Swap-1方法1，特点：特征选择：将只在某一类中出现的词或短语作为这一类的特征，词频作为权重。
二、n-gram方法1，N-Gram-Based Text Categorization（1）特点：n-gram项的生成：为了得到字符串中结尾部分的字符串，对不够n的字符串追加空格。
如：Text的3-gram项为_Te、Tex、ext、xt_、t__。
类的表示：先计算类别中所有训练文本的n-gram项的词频，然后按词频对其由大到小进行排序，最后保留从第n（实验中等于300）项开始的k个n-gram项作为此类的特征值。
相似度计算：（2）优点：容错性强，可以允许文本中有拼写错误等噪声。
（3）用途：区分测试文档是何种语言，即语言分类；自动文本分类2，CAN Bayes(Chain Augmented Naive Bayes)Bayes 分类器是一个性能很好的线性分类器，但是它假设文档的每个分类特征属性间是相互独立的，这显然是不成立的。
假设d i ={w i1,w i2,…,w in }为一任意文档，它属于文档类C ={c 1, c 2,…, c k }中的某一类c j 。
根据Bayes 分类器有：)()|()()()|()|(j j i i j j i i j c P c d P d P c P c d P d c P ∝=，其中∏==rk j ik j i c w P c d P 1)|()|(。
如果使用Bayes 网络来描述特征属性间的联系，则失去了Bayes 模型的简单性和线性特征。
我们使用了统计语言学中的N-Gram 模型，它假设一个词在文档中某个位置出现的概率仅与它之前的n-1个词有关，即：)|()|(11121--+--=i n i n i i i i w w w w P w w w w P 。
文本分类的6类方法
文本分类的6类方法
文本分类在自然语言处理领域中是一个十分重要的任务，它可以用于垃圾邮件过滤、情感分析、话题分类等。
对于不同的文本分类任务，应该选择合适的方法。
本文将介绍文本分类的6类方法： 1. 基于规则的方法：这种方法是最简单的文本分类方法，通过人工设定一系列规则来进行文本分类，例如根据关键词出现次数、文本长度等特征来判断文本类别。
2. 朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，它利用贝叶斯公式计算文本属于某一类别的概率，并选择概率最大的类别作为文本的分类结果。
它的优点是训练速度快，适用于大规模文本分类。
3. 支持向量机分类器：支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法，它通过将文本映射到高维空间来找到最优的分类超平面。
它的优点是分类效果好，适用于复杂的非线性分类问题。
4. 决策树分类器：决策树是一种基于特征选择的分类方法，它通过对文本特征进行分裂来构建树形结构，最终选择最优的分类结果。
它的优点是可解释性好，易于理解和调整。
5. 深度学习分类器：深度学习是一种基于神经网络的分类方法，它通过多层非线性变换来提取文本特征，并使用softmax函数将文本映射到类别空间。
它的优点是能够自动提取特征，适用于复杂的文本分类问题。
6. 集成学习方法：集成学习是一种将多个分类器组合起来进行
文本分类的方法，它通过投票、加权平均等方式来获得更好的分类性能。
它的优点是能够充分利用不同分类器之间的差异，提高分类准确率。
文本分类.ppt
• 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。
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文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目标是将文本按照预定义的类别进行分类。
文本分类方法在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用中被广泛使用。
本文将介绍自然语言处理中常用的文本分类方法，并对它们的原理及应用进行讨论。
一、传统的文本分类方法1. 词袋模型（Bag-of-words Model）词袋模型是文本分类中最基本的方法之一。
它将文本视为一组词的集合，忽略了词序和语法结构，只关注词汇的出现频率。
在词袋模型中，每个文本都表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，该维度的取值表示该词在文本中出现的次数或权重。
常用的表示方式包括词频（Term Frequency，TF）和词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）等。
2. 统计机器学习方法传统的文本分类方法中，统计机器学习方法是应用最广泛的一类。
其中，朴素贝叶斯分类器是常用的一种方法。
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。
它通过统计训练集中每个类别的先验概率和每个特征在各个类别中的条件概率来计算后验概率，从而实现文本分类。
3. 基于特征工程的方法特征工程是文本分类中非常重要的一环，它通过挖掘文本的各种特征来提取有效的信息。
特征工程可以包括词语级别的特征（如词频、TF-IDF），句子级别的特征（如句子长度、词性标注）、语义特征（如词义、主题模型）等。
通过将这些特征进行组合或权重调整，可以得到更好的文本表示，提高文本分类效果。
二、深度学习方法在文本分类中的应用深度学习方法近年来在文本分类任务中取得了显著的成果。
以下是几种常见的深度学习方法：1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功，它也被广泛应用于文本分类任务。
通过使用卷积核进行特征提取，CNN可以学习到文本局部和全局的特征。
《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。
Python中文自然语言处理基础与实战 案例6 文本分类与聚类
易于理解，逻辑表达式生成较简单；数据预处理要求低 ； 能够处理不相关的特征；可通过静态测试对模型进行评测； 能够短的时间内对大规模数据进行处理；能同时处理数据型 和常规型属性，可构造多属性决策树
易倾向于具有更多数值的特征；处理缺失数 据存在困难；易出现过拟合；易忽略数据集 属性的相关性
K最近邻
训练代价低，易处理类域交叉或重叠较多的样本集。适用于 时空复杂度高，样本容量较小或数据集偏斜
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文本聚类常用算法
聚类方法各有优缺点，同聚类算法在性能方面的差异如下表所示。
聚类算法 基于层次的方法 基于划分的方法 基于密度的方法 Single-pass算法
处理大规模 数据能力
弱
处理高维数据 能力
较强
发现任意形状 簇的能力
强
数据顺序敏感度 不敏感
处理噪声能力 较弱
较弱
强
较强
不敏感
弱
较强
弱
强
不敏感
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文本分类常用算法
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文本聚类常用算法
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文本聚类常用算法
➢ 传统的文本聚类方法如下所示。 • 使用TF-IDF技术对文本进行向量化。 • 然后使用K-Means等聚类手段对文本进行聚类处理。
➢ 聚类算法主要分为以下几种。 • 基于划分的聚类算法。 • 基于层次的聚类算法。 • 基于密度的聚类算法。 • 基于网格的聚类算法。 • 基于模型的聚类算法。 • 基于模糊的聚类算法。
分类标准进行分类。 ➢ 情感分析：情感分析是对带有主观感情色彩的文本内容进行分析和处理的过程，需要对这些评论进行情感
分析时，文本分类可以帮助实现，按照不同情感将其划分为若干类。 ➢ 信息检索：采用了文本分类的方法，通过判断用户查找内容的所属类别，从该类别的信息集合中再做进一
文本分类流程
文本分类流程随着互联网的发展，人们在日常生活中接触到的信息越来越多，而这些信息往往以文本的形式存在。
在处理这些文本数据时，我们通常需要对它们进行分类，以便更好地管理、分析和利用。
本文将介绍文本分类的基本概念、分类方法和流程。
一、文本分类的基本概念文本分类是将一组文本分配到若干个预定义的类别中的过程。
文本分类的目的是将文本数据转换成易于处理和理解的结构化数据，以便进行后续的分析和利用。
文本分类的应用十分广泛，例如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等。
文本分类的基本流程包括以下几个步骤：1. 收集数据：收集需要分类的文本数据，例如电子邮件、新闻、评论等。
2. 预处理数据：对收集到的文本数据进行预处理，包括去除停用词、词干提取、词袋模型转换等。
3. 特征提取：从预处理后的文本数据中提取特征，例如词频、TF-IDF、词向量等。
4. 建立模型：选择适当的分类算法，建立文本分类模型。
5. 训练模型：使用已标注的样本数据对文本分类模型进行训练。
6. 测试模型：使用未标注的测试数据对训练好的文本分类模型进行测试。
7. 评估模型：评估文本分类模型的性能，包括精确度、召回率、F1值等指标。
二、文本分类的分类方法文本分类的分类方法可以分为以下几种：1. 基于规则的分类方法：基于人工制定的规则对文本进行分类。
这种方法的优点是分类准确率高，但需要大量的人工工作，并且无法处理复杂的文本数据。
2. 基于统计的分类方法：基于统计模型对文本进行分类。
这种方法的优点是能够处理大规模的文本数据，但需要足够的样本数据和计算资源。
3. 基于机器学习的分类方法：基于机器学习算法对文本进行分类。
这种方法的优点是能够自动学习文本的特征和规律，但需要足够的训练数据和模型调参。
4. 深度学习分类方法：基于深度神经网络对文本进行分类。
这种方法的优点是能够自动学习高层次的文本特征，但需要大量的计算资源和训练时间。
三、文本分类的流程下面将介绍文本分类的详细流程，包括数据收集、预处理、特征提取、模型建立、训练、测试和评估。
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
文本分类
di KNN
sim( x, di ) y(di , c j )
其中， x 为新文本的特征向量， s im ( x , d i ) 为相似度计算公式，与上
一步骤的计算公式相同,而 y ( d i , c j ) 为类别属性函数，即如果 d 属于 i 类 cj，那么函数值为1，否则为0； 比较每类的权重，将文本分到权重最大的那个类别中
M
ik
w jk
M
( wik )( w jk 2 )
2 k 1
其中，K值的确定目前没有很好的方法，一般先定一个初始值，然 后根据试验测试的结果调整K值，一般初始值定在几百到几千之间
分类器设计
K近邻算法-KNN
•
在新文本的k个邻居中，依次计算每类的权重，计算公式如下：
p( x , c j )
设V为文档集合D所有词词表 对每个类别 ci C Di 是文档D中类别Ci的文档集合 P(ci) = |Di| / |D| 设 ni 为Di中词的总数 对每个词 wj V 令 nij 为Di中wij的数量 P(wi | ci) = (nij+ 1) / (ni + |V |)
分类器设计
朴素贝叶斯算法- Naï ve Bayes
二、文本表示-空间向量模型
• 相似度（Similarity）： 当文档被表示为VSM，常用向量之间的 内积来计算：
Sim( D1 , D2 ) W1k * W2 k ,
k 1 n
或用夹角余弦值来表示：
Sim( D1 , D2 ) cos
W
k 1 n k 1
n
1k
* W2 k
其中
是项,
二、文本表示-空间向量模型
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信息熵 (Entropy)
实际上可能不需要5次就能猜出谁是冠军，因为一些强队得
冠的可能性更高，因此第一次猜测时可以把少数几支强队 分成一组，其它球队分成另一组，然后猜冠军球队是否在 那几支强队中
这样，也许三次或四次就能猜出结果。因此，当每支球队
夺冠的可能性(概率)不等时，这条信息的信息量比5比特少
词频的简单应用
关键字提取：对于一篇新闻，提取出词频最高的前 N 个词，
即可作为该篇新闻的关键字
度量新闻和查询的相关性：直接使用各个关键字在新闻中
出现的总词频。 例如，查询“原子能 应用”，“原子能”在新闻A中的词频 是 0.035 ，“应用”在新闻 A 中的词频是 0.020 ，则这个查 询和新闻A的相关性为 0.035 + 0.020 = 0.055
则它们的相似度可以表示为
1 sim ilarity( x, y ) d ( x, y ) 1
余弦相似度
向量实际上是多维空间中从原点出发的有向线段。 余弦相似度使用向量的夹角来衡量两个向量的相近程度，
两个向量的夹角越小表示越相似，夹角越大表示越不相似。
余弦相似度
根据向量的点积公式
容易发现，如果一个关键词只在少量的新闻中出现，通过
它就容易确定新闻主题，它的权重也就应该大
反之，如果一个词在大量新闻中出现，通过它仍然难以确
定新闻主题，因此它的权重就应该小
概括的讲，假定一个关键词 w 在 D w条新闻中出现过，那么
Dw越大，w的权重越小，反之则权重越大
逆文档频率 (TF-IDF)
有帮助，“原子能”的权重应当比“应用”高。而单纯的 词频(TF)并不能反映这种权重上的差别
逆文档频率 (TF-IDF)
因此，需要对每一个词设置一个权重，权重的设定必须满
足两个条件： (1) 一个词预测主题的能力越强，权重越大，反之权重越小 (2) 停用词的权重为零
逆文档频率 (TF-IDF)
号中吗？”，假如他告诉我猜对了，我就接着问“冠军在 1-8号中吗？”，假如他说猜错了，那我就知道冠军在9-16 号中。这样只要5次，我就能知道哪支球队是冠军
当然，香农不是用钱，而是用比特 (bit) 来度量信息量，在
上例中，这条消息的信息量是5比特
信息量的比特数和所有可能 情况的对数有关，例如本例 中，信息量 = log (球队数)， 即 5 = log (32)。Why?
逆文档频率 (TF-IDF)
将一个词的TF乘上其IDF，即为其 TF-IDF 权重，即
TF-IDF = TF ∙ IDF
TF-IDF中的-是连字符， 不是代表相减
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
模式
传感器
特征提取
特征选择
分类器设计
系统评估
应用：新闻分类
准备事先标记好类别的新闻训练数据 将新闻转化为特征向量，训练分类算法 使用分类算法对未知新闻进行自动分类
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
逆文档频率 (TF-IDF)
以“原子能的应用”为例，去除停用词“的”后，它可以
分成“原子能”和“应用”两个词
但“应用”是个非常通用的词，而“原子能”是个很专业
的词。看到“原子能”时，或多或少能了解到新闻的主题， 而看到“应用”一词，对新闻主题基本上还是一无所知。
因此，相比于“应用”，“原子能”对新闻主题的确定更
信息熵 (Entropy)
我们常说信息很多，或信息很少，但却很难说清楚信息到
底有多少
比如一本50多万字的《史记》有多少信息量？或一套莎士
比亚全集有多少信息量？
这个问题几千年来都没有人给出很好的解答，直到1948年，
香农(Claude Shannon)在他著名的论文“通信的数学原理” 中提出了信息熵的概念，才解决了信息的度量问题，并且 量化出信息的作用
香农指出，它的准确信息量应该是
H ( p1 log p1 p2 log p2 ... p32 log p32 )
p1,p2,...,p32分别是这32支球队夺冠概率，香农把它称作信息熵，单位为比特； 可以算出，当32支球队夺冠概率相同时，对应的信息熵为5比特。
信息熵 (Entropy)
对于任意一个随机变量X(比如夺冠球队)，它的熵定义为
H ( X ) P( x) log P( x)
xX
变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大
数据挖掘：文本分类专题
王成（副教授）
华侨大学计算机科学与技术学院
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
本节内容来源于吴军博士《数学之美》
文本分类
文本分类
所谓新闻的分类，或者更广义的讲任何文本的分类，无非
3. 不断重复上述过程，类别越来越少，而每个类越来越大。当子类的 数量比较少时，就会看清楚这些子类了。(聚类的思想)
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
分类系统设计的基本步骤
信息熵 (Entropy)
假如我错过了一个有 32支球队参加的足球赛，赛后我问一
个知道比赛结果的观众“哪支球队是冠军”？他不愿意直 接告诉我，而让我猜，每猜一次，他要收一元钱才肯告诉 我是否猜对，那我需要付多少钱才能知道谁是冠军呢？
我可以把球队编号，从 1 到 32 ，然后问“冠军球队在 1-16
的位置依次排列，就得到一个向量
编号 1 2 3 4 ... 789 汉字词 阿 啊 阿斗 阿姨 ... 服装 编号 1 2 3 4 ... 789 汉字词 0 5 0 3 ... 10
...
64000
...
做作
...
64000
...
2
新闻的特征向量
如果单词表中的某个词在新闻中没有出现，对应的值为零，
P(w|Ci)=P(w0|Ci)P(w1|Ci)P(w2|Ci)...P(wn|Ci)
其中w0,w1..为词汇表中的词， P(wk|Ci)为词wk在Ci类中的出现概率(词频或权重)
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
在信息检索中，使用最多的权重是逆文档频率 (Inverse
Document Frequency，简称IDF)
D IDF log Dw
其中D为所有文档(新闻)数量，Dw为出现关键词w的文档数量
假定新闻条数是10亿，停用词“的”在所有新闻中都出现，即 Dw=10亿，那它的 IDF=log(10亿/10亿)=log(1)=0 假设“原子能”在200万条新闻中出现，即Dw=200万，则它的权重 IDF=log(10亿/200万)=log(500)=9.96 假设“应用”在5亿条新闻中出现，即Dw=5亿，则它的权重 IDF=log(10亿/5亿)=log(2)=1
新闻的特征向量
一篇新闻里有很多词，有些词表达的语义重要，有些相对
次要。
例如“的、地、得、了”这些助词，这些词对确定新闻主题 没有帮助，反而会影响分类结果，因此在计算时应忽略它 们。这些词称为停用词 (stop words)
新闻长短不同，同一个词在长新闻中出现的次数一般要比
在短新闻中出现的次数多，因此需要根据新闻长度，对词 的出现次数进行归一化，即用词的出现次数除以总词数， 称为词频 (Term Frequency，简称TF)，然后用词频来替代 特征向量中相对应的计数值 例如某新闻有1000个词，其中“原子能”和“应用”分别出 现了2次和5次，则它们的词频分别为0.002和0.005
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)：
是要把相似的新闻放到同一类中
如果让编辑来对新闻分类，他一定是先把新闻读懂，然后
找到它的主题，最后根据主题的不同对新闻进行分类
但计算机根本读不懂新闻，计算机本质上只能做快速计算，
为了让计算机能“算”新闻，就要求：
1）把文字的新闻变成可以计算的一组数字 2）然后再设计一个算法来计算两篇新闻的相似度 相似性度量 特征向量
那这64000个数，组成一个64000维的特征向量，我们就用 这个特征向量来表示一篇新闻。这样，新闻就可以拿来 “计算”了 (0, 0, 0, 3, 0, ..., 28, 0, 0, 0, 3)
(1, 0, 5, 0, 0, ..., 10, 0, 20, 0, 1)
(0, 0, 3, 5, 0, ..., 0, 8, 0, 12, 0)
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？
个类别