数据挖掘文本分类实验报告

北京邮电大学

****学年第1学期实验报告

课程名称：数据仓库与数据挖掘

实验名称：文本的分类

实验完成人：

姓名：*** 学号：*&***

姓名：** 学号：**

日期：

实验一：文本的分类

1.实验目的

◆掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；

◆掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模；

◆掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训

练文本分类器；

◆了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分

类过程。

2.实验分工

***:

(1)对经过分词的文本进行特征提取并用lisvm进行训练

(2)用训练的模型对测试数据进行预测

***：

(1)数据采集和预处理

(2)分词

3.实验环境

Ubuntu 13.04+jdk1.7

4.主要设计思想

4.1 实验工具介绍

1．NLPIR_ICTCLAS2013

NLPIR (又名ICTCLAS2013)，是由中科院张华平博士倾力打造的汉语分词系统。其主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能、支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码等。

从NLPIR官网可以下载其最新版的Java发布包，然后导入Eclipse，配置运行环境，实现对于语料库的分词。

最新的NLPIR可以通过更改源代码实现新增新词识别、关键词提取、微博分词等功能，极大地方便了使用。

2. Eclipse for Java

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

3. LibSVM

本次实验中我们采用的是台湾大学林智仁博士等开发设计的LIBSVM方法。这是一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题(包括C−SVC 、ν−SVC )，回归问题(包括ε − SVR 、v− SVR ) 以及分布估计(one −

class − SVM ) 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。4.2 特征提取与表达方法的设计

特征提取是在初始特征集基础上提取出一个特征子集的过程，能够起到降低向量空间维数、简化计算、防止过拟合作用。

首先根据特征提取算法对特征的重要性进行评估，然后进行重要度排序，最后根据提取阈值或提取比率完成提取。提取后的特征集将用于之后的训练和分类过程。常用特征提取算法有文档频数(Document Frequency)、信息增益(information Gain)、期望交叉熵(expected cross entropy)、互信息(Mutual Information)等。

本次实验采用信息增益法进行特征词提取，它是一个基于嫡的评价方法，涉及嫡理论公式，定义为某特征在文档中出现前后的信息嫡之差。根据训练数据，计算出各个单词的信息增益，删除信息增益很小的词，其余的按照信息增益从大到小排序。

采用TF-IDF建立文本向量，TF-IDF是由两部分组成，一部分是TF(Token Frequency)，表示一个词在文档中出现的次数，即词频。另一部分是IDF(Inverse Document Frequency)，表示某个词出现在多少个文本中(或者解释为有多少个文本包含了

这个词)，即逆向文档频率。

4.3 分类算法的选择

我们选择svm的原因如下：

(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；

(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；

(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。

(4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等,因此不同于现有的统计方法。从本质上看,它避开了从归纳到演绎的传统过程,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”,大大简化了通常的分类和回归等问题。(5)SVM 的最终决策函数只由少数的支持向量所确定,计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,这在某种意义上避免了“维数灾难”。

(6)少数支持向量决定了最终结果,这不但可以帮助我们抓住关键样本、“剔除”大量冗余样本,而且注定了该方法不但算法简单,而且具有较好的“鲁棒”性。这种“鲁棒”性主要体现在:

①增、删非支持向量样本对模型没有影响;

②支持向量样本集具有一定的鲁棒性;

③有些成功的应用中,SVM 方法对核的选取不敏感

4.4 性能评估方法

在性能评估中，我们采用的是计算分类器对于不同分类的准确率和召回率。

4.4.1 准确率(Precision)

准确率：指的是在所有被判断为正确的文档中，有多大比例是确实正确的。

例如：

我们把文件分类这样四类：

A：系统检测到的相关的文档

B：系统检测到的不相关的文档

C：系统没有检测到的相关的文档

D：系统没有检测到的不相关的文档

那么我们的计算公式为：

()

+

准确率

P A A B

=/

4.4.2 召回率(Recall)

召回率：指的是在所有确实正确的文档中，有多大比例被我们判断为正确。