文本挖掘的PPt

M
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特征选择(2)
term的熵：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
Entropy(t ) = ∑ P(ci | t ) log P(ci |KL距离(Kullback-Leibler divergence) ，反映了文本类别的概率分布和在出现了 某个特定词汇条件下的文本类别的概率分布之间的距 离，该值越大，词对文本类别分布的影响也大。 P(ci | t ) CE (t ) = ∑ P( ci | t ) log P(ci ) i
ij ij
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logN
∑[
j =1
N
TF TF ij log( ij )]) DF DF i i
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特征选择(1)
基于DF
Term的DF小于某个阈值去掉(太少，没有代表性) Term的DF大于某个阈值也去掉(太多，没有区分度)
信息增益(Information Gain, IG)：该term为整 个分类所能提供的信息量(不考虑任何特征的 不考虑任何特征的 考虑该特征后的熵的差值) 熵和考虑该特征后的熵 考虑该特征后的熵
同义词：开心 高兴 兴奋 相关词cluster，word cluster：葛非/顾俊
N-gram，N元组：中国 国人 人民 民银 银行 某种规律性模式：比如某个window中出现的固 定模式
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主要的分词方法
最大匹配法（ MM法）：选取包含 选取包含6 最大匹配法（Maximum Matching method, MM法）：选取包含6-8个 汉字的符号串作为最大符号串， 汉字的符号串作为最大符号串，把最大符号串与词典中的单词条目 相匹配，如果不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配， 相匹配，如果不能匹配，就削掉一个汉字继续匹配，直到在词典中 找到相应的单词为止。匹配的方向是从右向左。 找到相应的单词为止。匹配的方向是从右向左。 逆向最大匹配法（ RMM法）：匹配方向 逆向最大匹配法（Reverse Maximum method, RMM法）：匹配方向 MM法相反 是从左向右。实验表明：对于汉语来说， 法相反， 与MM法相反，是从左向右。实验表明：对于汉语来说，逆向最大匹 配法比最大匹配法更有效。 配法比最大匹配法更有效。 双向匹配法（BiBM法）：比较MM法 比较MM 双向匹配法（Bi-direction Matching method, BM法）：比较MM法 RMM法的分词结果 从而决定正确的分词。 法的分词结果， 与RMM法的分词结果，从而决定正确的分词。 最佳匹配法（ OM法）：将词典中的单 最佳匹配法（Optimum Matching method, OM法）：将词典中的单 词按它们在文本中的出现频度的大小排列，高频度的单词排在前， 词按它们在文本中的出现频度的大小排列，高频度的单词排在前， 频度低的单词排在后，从而提高匹配的速度。 频度低的单词排在后，从而提高匹配的速度。 联想-回溯法（AssociationAB法）：采用 联想-回溯法（Association-Backtracking method, AB法）：采用 联想和回溯的机制来进行匹配。 联想和回溯的机制来进行匹配。
TSV ( t , c j ) = r * log
P (t | c j ) , r 为出现 t 的 c j 类文档个数 P (t | c j )
log P ( t | c j ) log( 1 P ( t | c j )) | c j )) log P ( t | c j )
其他
Odds: log( 1 P ( t Term Strength:
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文本挖掘的背景（续）
文本挖掘与数据挖掘的区别： 文本挖掘：文档本身是半结构化的或非结构 化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语 义； 数据挖掘：其对象以数据库中的结构化数据 为主，并利用关系表等存储结构来发现知识 因此，数据挖掘的技术不适用于文本挖掘， 或至少需要预处理。
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提纲
文本挖掘的背景 文本挖掘的过程 特征抽取 特征选择 文本分类 文本聚类 模型评价
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文本挖掘的过程
特征的 建立
文档集
特征集 的缩减
学习与知识 模式的提取
模式质量 的评价
知识模式
文本挖掘的一般处理过程
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提纲
文本挖掘的背景 文本挖掘的过程
特征抽取 特征选择 文本分类 文本聚类 模型评价
V ( d ) = (t1, w1( d );...; ti , wi (d );...; tn , wn( d ))
权重计算，N个训练文档
WM*N= (wij)
词项的权重: tf(词频 词频=term 词项的权重: {0,1}, tf(词频=term frequency), tf*idf,
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文本表示
词频矩阵 行对应关键词t，列对应文档d 行对应关键词t，列对应文档d向量 将每一个文档视为空间向量v 将每一个文档视为空间向量v 向量值反映单词t与文档d 向量值反映单词t与文档d的关联度 矩阵元素可以是词频，也可以是布尔型。
表示文档词频的词频矩阵
d1 t1 t2 t3 t4
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国内外研究状况
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文本特征抽取
定义：文本特征指的是关于文本的元数据 分类：
描述性特征：文本的名称、日期、大小、类型等。 语义性特征：文本的作者、标题、机构、内容等。
V ( d ) = ( t 1, w1( d );...; t i , w i ( d );...; t n , w n ( d ))
d2
85 90 33 140
d3
35 76 160 70
d4
69 57 48 201
d5
15 13 221 16
d6
320 370 26 35
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322 361 25 30
中文特征词(Term)的粒度
Character，字：中 Word，词：中国 Phrase，短语：中国人民银行 Concept，概念 Concept
Gain(t) = Entropy ( S ) Expected Entropy( S t ) = { ∑ i =1 P ( ci ) log P (ci )}
M
[ P ( t ){ ∑ i =1 P ( ci | t ) log P (ci | t )} +
M
P ( t ){ ∑ i =1 P ( ci | t ) log P (ci | t )}]
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英文特征词
一般采用keyword,无需分词,单词之间有空格分开。 停用词（stop word），指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太 停用词 大意义的词。例如在英文中常用的停用词有the，a, it等；在中文中 常见的有“是”，“的”，“地”等。 索引词（标引词，关键祠）:可以用于指代文档内容的预选词语,一 般为名词或名词词组。 词干提取 countries => country，interesting => interest
∑ [TF
k
kj
* log( N / DFk )] 2
aij =
log(TFij + 1.0) * log( N / DFi )
∑ [log(TF
k
kj
+ 1.0) * log( N / DFk )]2
基于熵概念的权重(Entropy weighting)
称为term i的某种熵 如果term分布极度均匀：熵等于-1 只在一个文档中出现：熵等于0 a = log(TF + 1.0) * 1 + 1
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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、…
词频统计
TFi,j: 特征i在文档j中出现次数，词频(Term Frequency) DFi:所有文档集合中出现特征i的文档数目，文档频率(Document Frequency)
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
在已有的LSI中增加新的word或者document，不需要 重新计算
m i =1
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I AVG (t ) = ∑ P (ci ) I (t , ci )
I MAX (t ) = max im 1 P(ci ) I (t , ci ) =
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特征选择(4)
Robertson & Sparck Jones公式
RSJ ( t , c j ) = c j中出现 t 的概率 非 c j中出现 t 的概率 = log P (t | c j ) P (t | c j )
Folding-in 方法 SVD-updating方法
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提纲
文本挖掘的背景 文本挖掘的过程
数据清洗：去掉不合适的噪声文档或文档内垃圾数据
文本表示
向量空间模型
降维技术
特征选择(Feature Selection) 特征重构(Re-parameterisation，如LSI)
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文本表示
向量空间模型(Vector Space Model)