文本特征提取方法研究
使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法
使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，而文本特征抽取是NLP的核心任务之一。
Word2Vec是一种基于神经网络的词向量模型，它能够将文本中的词语转化为实数向量，进而用于文本分类、聚类、情感分析等任务。
本文将介绍使用Word2Vec进行文本特征抽取的实用方法。
一、Word2Vec模型简介Word2Vec模型是由Google于2013年提出的一种词向量模型，它通过训练神经网络来学习词语的分布式表示。
Word2Vec模型有两种训练方式：Skip-gram和CBOW。
Skip-gram模型是基于上下文预测中心词语，而CBOW模型则是基于中心词语预测上下文。
在训练过程中，Word2Vec模型会根据语料库中的词语共现关系来更新词向量，从而使得相似的词语在向量空间中距离较近。
二、数据预处理在使用Word2Vec进行文本特征抽取之前，我们需要对原始文本数据进行预处理。
首先，需要将文本数据分割成句子，并对句子进行分词。
分词可以使用现有的中文分词工具，如结巴分词。
其次，需要去除停用词，即那些在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，如“的”、“了”等。
最后，可以根据实际需求对文本进行其他预处理操作，如词性标注、词干提取等。
三、训练Word2Vec模型在进行文本特征抽取之前，我们需要先训练一个Word2Vec模型。
为此，我们需要准备一个大规模的语料库，其中包含足够多的文本数据。
可以使用维基百科、新闻语料库等公开数据集，也可以使用自己的数据集。
在训练Word2Vec模型时，需要指定一些参数，如词向量的维度、窗口大小、迭代次数等。
这些参数的选择会影响最终的词向量质量，需要根据实际情况进行调整。
四、文本特征抽取在训练好Word2Vec模型之后，我们可以使用它来进行文本特征抽取。
一种常见的方法是将文本中的每个词语转化为对应的词向量，然后将这些词向量进行平均或加权平均得到文本的表示向量。
基于深度学习的多模态数据融合与特征提取研究
基于深度学习的多模态数据融合与特征提取研究摘要：深度学习在近年来取得了显著的突破，并在各个领域得到广泛应用。
随着互联网的快速发展和大数据的普及，多模态数据的获取越来越容易。
多模态数据融合和特征提取是深度学习在多模态数据应用中的两个重要任务。
本文将对基于深度学习的多模态数据融合与特征提取进行探讨与研究。
引言：在现实生活中，我们常常遇到各种类型的数据，例如图像、文本、语音等。
多模态数据指的是包含了两种或多种不同类型数据的集合。
与传统的单一模态数据相比，多模态数据在表达能力和丰富性上更加强大。
因此，多模态数据的融合与特征提取具有重要的研究意义和应用价值。
一、多模态数据融合的方法多模态数据融合是将多个模态的数据进行有机结合，以实现更全面、准确的信息传递和表达。
基于深度学习的多模态数据融合方法通常包括以下几种：1. 基于特征融合的方法：该方法通过提取不同模态数据的特征，并将这些特征融合在一起，形成一个综合的特征向量。
常用的特征融合方法包括将特征进行拼接、求和、平均等操作。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以用于特征提取和融合。
2. 基于神经网络的方法：该方法通过构建一个端到端的神经网络模型，将多模态数据输入到网络中，并通过网络学习模态间的相关性，从而实现多模态数据的融合。
常见的深度学习模型包括多通道卷积神经网络（MC-CNN）、多输入多输出循环神经网络（MIMO-RNN）等。
3. 基于注意力机制的方法：该方法通过引入注意力机制，使网络能够自动学习不同模态数据的重要性权重，并根据权重对不同模态数据进行加权融合。
注意力机制可以通过深度学习模型自动学习得到，也可以通过先验知识进行设计。
二、多模态数据特征提取的方法特征提取在深度学习中起着至关重要的作用，它能够将数据转化为可供机器学习和模式识别算法使用的高层次数据表示。
在多模态数据中，不同模态数据的特征提取方法如下所示：1. 图像特征提取：图像是一种常见的多模态数据类型，它包含了丰富的视觉信息。
文本分类中常用的特征提取方法对比研究
文本分类中常用的特征提取方法对比研究在文本分类任务中，特征提取是至关重要的步骤，它决定了分类准确度和效率。
特征提取旨在将文本数据转化为可供机器学习算法使用的数字表示。
下面将介绍几种常用的特征提取方法，并进行对比研究。
1. 词袋模型（Bag of Words，BoW）词袋模型是一种简单而常用的特征提取方法。
它将文本看作是一个无序的词的集合，忽略了词语的顺序和语法结构。
具体来说，词袋模型通过统计每个词在文本中的出现频率构成一个向量表示文本。
这种方法简单直观，易于实现。
然而，它忽略了词语的顺序和语义信息。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的特征提取方法，它综合考虑了词语在文本中的出现频率和在语料库中的普遍程度。
TF-IDF首先计算每个词在文本中的出现频率，然后乘以一个逆文档频率，该逆文档频率通过计算语料库中包含该词的文档数目的倒数得到。
这样，TF-IDF能够减少常见词汇的权重，强调仅在特定文本中出现的重要词汇。
TF-IDF能够较好地捕捉词语的重要性，它具有保留词语顺序的优点。
3. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词嵌入（Word Embedding）方法。
它通过训练一个神经网络，将每个词语映射到一个低维的实数向量空间中，这样相似的词语在向量空间中距离也会比较接近。
Word2Vec能够从大量的文本语料中学习到词语之间的语义关系，能够很好地捕捉语义信息。
但相比于前两种方法，Word2Vec的训练时间较长，且需要足够大的语料库。
4. 特征哈希特征哈希是一种将文本特征映射到固定维度的稀疏向量的方法。
它通过利用哈希函数将文本中不同的词语映射到同一维度上。
这样，所有的文本经过特征哈希处理后都具有相同的维度，方便了后续的特征表示和分类。
特征哈希可以简化特征处理过程，减少存储空间和计算复杂度。
然而，由于多个词语可能映射到同一维度上，可能会产生冲突，导致信息丢失。
文本分类与情感分析中的特征提取研究
文本分类与情感分析中的特征提取研究特征提取是文本分类与情感分析中的重要研究方向之一。
在信息爆炸的时代, 巨大的文本数据量使得文本分类和情感分析变得越来越重要。
特征提取作为文本分类和情感分析中的关键步骤，能够从海量数据中提取有用的、代表性的特征信息，从而提高算法的性能。
本文将探讨文本分类与情感分析中的特征提取研究。
首先，我们来介绍传统的特征提取方法。
传统的特征提取方法主要包括词袋模型、词频统计和TF-IDF方法。
词袋模型以及词频统计方法将文本看作一个个独立的词汇集合，利用词频的统计信息作为特征输入模型。
TF-IDF方法在词频统计的基础上，引入了词在整个语料库中的重要性作为权重，从而更好地表示词汇的特征。
然而，传统的特征提取方法在处理文本分类和情感分析任务时，往往面临着词汇稀疏性、词汇歧义性和词汇组合性等问题，无法充分挖掘文本中蕴含的语义信息。
为了解决传统方法的局限性，近年来提出了许多基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的特征提取。
CNN通过卷积层和池化层的组合，可以有效地捕捉局部特征和全局特征，适用于处理局部特征较为重要的文本分类任务。
而RNN则通过循环单元网络结构，能够捕捉到文本的上下文关系，并在处理情感分析任务时取得很好的效果。
此外，还有一些基于注意力机制的方法，如Transformer模型，能够充分捕捉不同词之间的依赖关系，进一步提升了特征提取的效果。
除了基于深度学习的方法之外，还有一些其他的特征提取方法。
例如，利用词性、句法和语义等语言学特征，可以在一定程度上提高文本分类和情感分析的性能。
同时，也可以通过主题模型和词嵌入等方法进行特征提取。
主题模型能够从文本中提取主题信息，可以用于文本分类和情感分析。
词嵌入是一种用低维向量表示词语的方法，通过学习词语的分布式表示，可以更好地表示词语之间的语义关系。
总结一下，特征提取是文本分类与情感分析中的关键步骤之一。
传统的特征提取方法包括词袋模型、词频统计和TF-IDF方法，但在处理文本分类和情感分析任务时存在一些问题。
文本特征提取的研究进展
ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０１９．０６．００８曾明睿１㊀袁梦奇１㊀邵曦１㊀鲍秉坤１㊀徐常胜１，２文本特征提取的研究进展摘要文本理解是人工智能的一个重要分支，其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互．为了让计算机准确地理解和感知文本数据，文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一．基于此，本文介绍文本特征提取研究的发展历史，以及近年来主流特征提取的方法，并对未来的研究方向进行展望．首先，介绍语义最底层的词级表示；接着，总结在词级表示基础上衍生出的句级表示上的研究进展；随后，介绍比词级表示和句级表示更高层的篇分析；最后，通过文本特征提取的一个典型应用 问答系统的介绍，阐述文本特征提取的最新方法和技术在问答系统上的应用，并对未来的研究方向做了展望．关键词自然语言处理；文本特征提取；问答系统中图分类号ＴＰ３９１ １文献标志码Ａ收稿日期２０１９⁃１０⁃１５资助项目国家自然科学基金（６１５７２５０３，６１８７２４２４，６１９３０００３８８，６１８７２１９９）；南京邮电大学高层次人才启动基金（ＮＹ２１８００１）；模式识别国家重点实验室开放课题（２０１９０００１５）作者简介曾明睿，男，硕士生，主要研究方向为多媒体计算．８９４６０６９３２＠ｑｑ．ｃｏｍ鲍秉坤（通信作者），女，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为多媒体计算和计算机视觉．ｂｉｎｇｋｕｎｂａｏ＠ｎｊｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ１南京邮电大学通信与信息工程学院，南京，２１００４４２中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，北京，１００１９００ 引言㊀㊀互联网技术的高速发展，以及硬件产品的不断更新换代，使得网络上的数据呈现出 爆炸式 的增长态势．特别是作为信息主要载体的文本数据，一方面数量迅速增长，另一方面其表现形式和结构也变得复杂多样，为文本理解带来了巨大的挑战．文本理解的核心是将文本数据通过数学运算转换为计算机可以感知和分析的信号，并根据任务的不同，对其进行自动处理以反馈结果．在文本理解中，最基础和最关键的步骤之一就是文本特征提取．文本特征提取是为文本数据集寻找一个具有判别力的特征空间，并将所有的文本数据映射到这一空间上，以抽取有代表性的㊁鲁棒的特征表示向量．互联网上涌现的海量文本数据，既带来了丰富的语料资源，同时也使文本感知㊁分析和处理面临了巨大的挑战．首先，每个用户都可以产生和传播数据，而其中文本的占比又最大，这导致了文本语料规模的迅速增长，因此 大数据 是面临的第一个挑战；其次，在大数据的背后隐藏了大量重复且无意义的数据，这些数据良莠不齐，价值密度低，因此 大噪声 是面临的第二个挑战；最后，数据存在于各种各样的平台中，其类型包括了结构化数据㊁半结构化数据和非结构化数据等，因此 结构复杂 是面临的第三个挑战．近年来，许多学者针对新环境下文本数据的这三个挑战，在文本特征提取上提出了大量有效的方法和技术．本文将对这些研究成果进行归纳和总结，为该方向的研究人员快速了解文本特征提取提供参考．依据语义单元的大小，本文首先介绍词上的特征提取方法和技术，包括利用上下文信息和外部知识引入；随后介绍比词级更高一层的句级特征表示，主要基于词级表示的方法，通过引入词和词之间的关联，对句子进行更高层语义的理解；再次，对语篇表示的研究成果进行总结，主要关注语篇关系挖掘的方法和技术．最后，介绍文本特征提取在问答系统上的典型应用，将结合双向Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的编码表示㊁注意力模型和卷积神经网络的方法展开阐述．新时代背景下所面临的大数据㊁大噪声和结构复杂三个挑战，也是词级表示㊁句级表示㊁语篇表示和问答系统需要解决的难点，因此本文在文献总结的过程中将侧重这三个方面详细阐述相关的应对方法和解决方案．本文第１章到第３章将依次详细阐述在对于词级表示㊁句级表示和语篇关系三层语义做特征提取时所采用的技术，并对每层语义级㊀㊀㊀㊀再次细分做介绍．第４章是对文本特征提取方法进行结合和实际在问答系统的应用．最后，展望了文本特征提取的未来研究方向并对全文进行总结．１㊀词级表示词作为文本中最基础的单位，是构成句子和语篇的最小元素．对词的特征提取通常称为词级表示，但在文本中，不管是英文单词还是中文词汇的数量都是非常庞大的，仅仅对这些词进行顺序编码，不仅人力花费高昂，还难以揭示词与词之间的语义关系，因此对词级进行语义距离可度量的向量化表示是非常必要的．具体来说，在给定某一语义度量准则下，将每个词或词组投影为高维的向量，这些向量形成的空间称为词级的向量空间，以此将非结构化的文本转化为了可处理的结构化形式．然而这种工作是属于预训练的范畴的，当我们把词级表示应用到实际问题的时候，无须从零开始训练一个新的模型，这为后面的训练大大节省了时间．目前关于词的预训练方法，可以分为两条思路：利用上下文相关信息和外部知识关系的结合．１ １㊀利用上下文相关信息在自然语言中，很多单词有着多种含义，而其真实含义是根据所在的上下文语境来决定的．因此在设计词的特征提取模型时，需要引入上下文相关信息，以消除一词多义的影响．根据模型种类的不同，基于上下文信息的词级表示方法可以分为基于ＬＳＴＭ模型和基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型两类．基于ＬＳＴＭ模型这类方法，是针对于传统方法（如ｗｏｒｄ２ｖｅｃ等）忽略词的上下文关系，无法建模词的一词多义的缺陷所提出的．具体实现是通过将整句的单词，输入进ＬＳＴＭ神经网络中，通过ＬＳＴＭ建模目标词和句子里其他单词的上下文的语义关联，来获得融合其他单词信息的词级表征．根据融合单词与目标词的位置不同，这类词级表示的方法可以分为两类：前向融合［１］（图１）和双向融合［２］（图２）．前向融合只考虑目标词之前的词对其产生的语义影响，如图１所示，对 ｉｎｔｏ 进行词级表示，将 ｉｎｔｏ 之前的单词 ｐｒｏｂｌｅｍｓ ㊁ ｔｕｒｎｉｎｇ 等依次输入至ＬＳＴＭ模型中，根据单词与目标词的远近，进行有选择的记忆存储和遗忘，并将记忆信息融合至 ｉｎｔｏ 的词级表示中．很显然，不仅 ｉｎｔｏ 之前的单词对其有语义影响，其之后的单词 ｂａｎｋｉｎｇ ㊁ ｃｒｉｓｅｓ ㊁ ａｓ 等也会有影响，因此学者又在前向融合的基础上，考虑目标词之后的词，提出双向融合的方法（图２）．具体而言，建模由两个ＬＳＴＭ构成的Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ模型，分别从前往后和从后往前对单词进行输入，以融合目标词前后的所有单词的语义．基于Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ模型，Ｍｅｌａｍｕｄ等［２］改进了基于ｗｏｒｄ２ｖｅｃ的ＣＢＯＷ图，提出ｃｏｎ⁃ｔｅｘｔ２ｖｅｃ．其中，基于ｗｏｒｄ２ｖｅｃ的ＣＢＯＷ图计算窗口内所有词嵌入的平均值（图３），而ｃｏｎｔｅｘｔ２ｖｅｃ是基于Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ融合目标词的上下文（图４）．为了建模更为复杂的上下文语义关系，Ｐｅｔｅｒｓ等［３］提出了ＥＬＭｏ（ＥｍｂｅｄｄｉｎｇｓｆｒｏｍＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌｓ）模型，这是一种深度语境化词表示方法，由两层Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ组成的语言模型内部状态函数生成的词向量，通过Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ连接的语言模型将每个输入字上方堆叠的向量的线性组合以组合表示多样的文字特征，表示更加丰富的语义．相比于基于ＬＳＴＭ模型的方法，Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型不仅不需要通过循环来并行处理句中的单词，还能结合上下文的信息，因此在处理长语句时，效率较高．Ｒａｄｆｏｒｄ等［４］最先基于Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ提出了ＯｐｅｎＡＩＧＰＴ，该模型克服了ＬＳＴＭ的短期预测能力，通过捕捉长距离的语言结构，来学习一个通用表示．２０１８图１㊀前向融合［１］Ｆｉｇ １㊀Ｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ［１］图２㊀双向融合［２］Ｆｉｇ ２㊀Ｂｉ⁃ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ［２］７０７学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５图３㊀ＣＢＯＷ模型［２］Ｆｉｇ ３㊀ＣＢＯＷｍｏｄｅｌ［２］图４㊀Ｃｏｎｔｅｘｔ２ｖｅｃ模型Ｆｉｇ ４㊀Ｃｏｎｔｅｘｔ２ｖｅｃｍｏｄｅｌ年，Ｄｅｖｌｉｎ等［５］提出了基于深度双向Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的ＢＥＲＴ（ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＥｎｃｏｄｅｒＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｆｒｏｍＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）模型，与ＯｐｅｎＡＩＧＰＴ单方向的预训练模型不同的是，ＢＥＲＴ提出了一种遮蔽语言模型图５㊀遮蔽语言模型［５］Ｆｉｇ ５㊀Ｍａｓｋｌａｎｇｕａｇｅｍｏｄｅｌ［５］（ＭａｓｋＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ）来训练出上下文的特征（图５），它通过遮蔽一个单词，训练一个深度双向Ｔｒａｎｓ⁃ｆｏｒｍｅｒ模型，从单词的左右两个方向来预测遮蔽单词．２０１９年，Ｄａｉ等［６］通过引入相对位置编码和片段循环机制对Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型进行改进，提出Ｔｒａｎｓ⁃ｆｏｒｍｅｒ⁃ＸＬ模型，循环机制在每处理完一个片段之后都会将输出保留在隐藏层中以便后面循环，建立长期的依赖关系．而相对位置编码则是通过对隐藏状态的相对位置进行编码，克服了不同片段编码可能导致编码一样的问题．两种方法的融合解决了由于固定上下文的长度所带来的无法获取超出定义长度的依赖关系的问题．１ ２㊀外部知识的引入传统的词级表示方法在情感分类㊁文本分类等任务上取得了令人满意的结果，但当处理稀疏词汇时，由于词汇出现的频率较低，无法对其抽取得到准确的语义，甚至容易受到噪声的干扰．因此，学者们提出通过加入维基百科等其他语料库，引入外部的知识，以获得更为准确的词级表示．如何将外部语料库有效地引入到目标语料库中，生成融合外部知识的词嵌入，是目前这部分工作面临的挑战．２０１７年，Ｃａｏ等［７］建模文本和知识库之间的关联，以解决多义词引起的歧义的问题．Ｓａｒｍａ等［８］分别在目标语料库上训练一个通用词嵌入和在外部语料库上训练一个外来词嵌入，然后对两组嵌入使用线性ＣＣＡ［９］或非线性ＣＣＡ［１０］，沿着最大相关的方向投射，再取平均值，最终得到引入外部知识的词级特征表示．Ｘｕ等［１１］将通用词嵌入和外来词嵌入的双重嵌入机制与ＣＮＮ网络结合，让ＣＮＮ网络决定两种嵌入中可用信息的比重，从而使文本特征提取更加高效㊁简单．相较于ＢＥＲＴ的ＭａｓｋＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌ无法对显式语义单元进行建模，百度的Ｐａｄｄｌｅ发布了知识增强的预训练模型ＥＲＮＩＥ［１２］（ＥｎｈａｎｃｅｄＬａｎｇｕａｇｅＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｗｉｔｈＩｎｆｏｒｍａｔｉｖｅＥｎｔｉｔｉｅｓ），该模型通过将知识图谱在编码输入至预训练模型，从而有效地挖掘了图谱中实体间关系，最终增强了模型语义表示能力．例如在图６中， 哈尔滨 作为一个整体被抹去时，则需要通过更长的依赖性来预测学习，而ＥＲＮＩＥ可以通过先验知识 黑龙江的省会 预测表示出遮掩词 哈尔滨 ．２㊀句级表示仅依靠词级表示，无法获得对文本的准确理解，８０７曾明睿，等．文本特征提取的研究进展．ＺＥＮＧＭｉｎｇｒｕｉ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．图６㊀ＥＲＮＩＥ的学习Ｆｉｇ ６㊀ＬｅａｒｎｔｂｙＥＲＮＩＥ需要考虑词和词之间的关联对语义的影响，因此句子级表示的研究就应运而生了．句级表示方法最常用的是句子嵌入，具体来说是用向量来表示自然语言中的语句，使其携带句子中的语义信息．句子嵌入方法可分为基于词向量的线性组合和基于深度学习两类方法．图７㊀ＳｉａｍｅｓｅＣＢＯＷ网络结构［１４］Ｆｉｇ ７㊀ＳｉａｍｅｓｅＣＢＯＷｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［１４］２ １㊀基于词向量的线性组合把句子中所有词的词嵌入取平均值是一种非常成功和高效的获得句子嵌入的方法［１３］．具体来说，是将句子中每个词嵌入相加除以句中词数得到的向量值作为句嵌入．这一方法的缺陷在于忽略了句中词的权重和顺序．Ｋｅｎｔｅｒ等［１４］基于ｗｏｒｄ２ｖｅｃ中的ＣＢＯＷ提出了ＳｉａｍｅｓｅＣＢＯＷ（图７），与ＣＢＯＷ有着相同的原理，只不过该模型是将句中的词向量先做平均值处理表征句向量，然后通过周围的句子对目标句子进行预测来学习词嵌入以便达到优化的目的，最后对优化之后的词嵌入做平均值处理形成句向量．Ａｒｏｒａ等［１５］仅计算句子中词向量的加权平均，然后删除第一个向量上的平均投影，权重的计算来自于作者提出的ＳＩＦ，即一个词的权重：ｗ＝ａａ＋ｐ（ｗ），其中，ａ为参数，ｐ（ｗ）为预测词的词频．这样的加权方案具有十分不错的鲁棒性：使用从不同语料库得出的单词频率不会损害性能并且ａ的取值很广，可以让结果达到最佳．２ ２㊀基于深度学习的句级表示近年来，随着深度学习在文本领域的广泛应用，越来越多的学者在句级表示上尝试引入深度学习模型，以建模词与词之间的复杂关系．目前基于深度学习的方法主要基于循环神经网络㊁卷积神经网络和ｅｎｃｏｄｅｒ⁃ｄｅｃｏｄｅｒ．在基于循环神经网络方面，Ｚｈａｎｇ等［１６］提出ｓｅｎｔｅｎｃｅ⁃ｓｔａｔｅＬＳＴＭ，每次循环都对所有单词语义特征的隐藏状态进行建模，而不再是一次一个单词输入．将整个句子看成一个状态，这个状态是由各个词的子状态和一个整体的句子层状态组成．在每次循环时，单词的隐藏状态都能捕捉到越来越大的ｎ⁃ｇｒａｍ信息，并与句子状态进行信息交换．最终，循环得到一句话的表示．卷积神经网络方法在图像处理上已经取得了非常不错的效果，要求输入值是一个固定的图像分辨率．近年来，学者也在尝试将卷积神经网络应用在自然处理上，但是输入的文本或者句子长度不固定会９０７学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５造成多余的卷积结果丢失，从而对模型结果产生影响．Ｋｉｍ［１７］先将词表示变成矩阵，然后通过一个仅有一层卷积层的简单ＣＮＮ，对其进行Ｍａｘ⁃ｏｖｅｒｔｉｍｅｐｏｏ⁃ｌｉｎｇ，最后经过全连接层得到句向量．Ｓａｎｔｏｓ等［１８］让词嵌入和字符嵌入通过卷积神经网络联合表示形成句向量，其创新之处在于利用两层卷积层去提取词和句中的相关特征．第一层提取句子级的特征，第二层获取每个单词字符周围生成的局部特征用最大化的方式将其组合，最终生成一个固定大小的向量．在ｅｎｃｏｄｅｒ⁃ｄｅｃｏｄｅｒ方面，句级表示主要是将词级表示中的ｗｏｒｄ２ｖｅｃ模型推广到句子上．Ｋｉｒｏｓ等［１９］提出了Ｓｋｉｐ⁃ＴｈｏｕｇｈｔＶｅｃｔｏｒｓ，通过大量连续的语料库训练出一个ｅｎｃｏｄｅｒ⁃ｄｅｃｏｄｅｒ模型，将多个词向量编码成句向量，并同时用一个句子来预测上下文另一个的句子．模型如图８，模型中是用一个三元组（ｓｉ－１，ｓｉ，ｓｉ＋１）表示连续的三句话，将来自连续语库ｓｉ编码重建前一句ｓｉ－１和后一句ｓｉ＋１．图中未连接的箭头连接到编码器输出，颜色指示了共享参数的组件．受到ＢＯＷ编码思想的启发，Ｈｉｌｌ等［２０］提出了对数线性语句模型 ＦａｓｔＳｅｎｔ，将一个连续句子的三元组（ｓｉ－１，ｓｉ，ｓｉ＋１），对于中间的句子ｓｉ进行编码，编码方式是将ｓｉ中的词向量求和即ðｗɪｓｉｓｉ，这种方法没有考虑句中的词序，因此使得ＦａｓｔＳｅｎｔ的训练速度大幅提升．根据实验用Ｓｋｉｐ⁃ＴｈｏｕｇｈｔＶｅｃｔｏｒｓ［１９］和ＦａｓｔＳｅｎｔ两种模型训练得到参数的数据如表１所示，图８㊀Ｓｋｉｐ⁃ＴｈｏｕｇｈｔＶｅｃｔｏｒｓ模型［１９］Ｆｉｇ ８㊀Ｓｋｉｐ⁃ＴｈｏｕｇｈｔＶｅｃｔｏｒｓｍｏｄｅｌ［１９］其中∗表示在ＧＰＵ上进行训练．表１㊀两种模型参数比较［２０］Ｔａｂｌｅ１㊀Ｐａｒａｍｅｔｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｍｏｄｅｌｓ［２０］句向量维度／维词向量维度／维训练时间／ｈＳｋｉｐ⁃ＴｈｏｕｇｈｔＶｅｃｔｏｒｓ４８００６２０３３６∗ＦａｓｔＳｅｎｔ１００１００２㊀注：∗表示在ＧＰＵ上进行训练．３㊀语篇分析事实上，句子之间也会存在着复杂的逻辑关系，因此需要引入语篇分析挖掘来进一步理解文本．语篇分析又称篇章分析，是通过对文本内部实体关系的挖掘和理解，对语篇整体进行分析，从而获得整个文档的高层语义．本章将分别介绍语篇分析中文本关系和隐式语篇表示嵌入两部分的研究．文本关系抽取需要深入理解语篇内所有实体之间的关系，由此学习到的文本关系嵌入可以用来扩充现有的关系提取模型，并能显著地提高它们的性能．Ｘｕ等［２１］通过卷积神经网络从实体间最短依赖路径学习更稳健的关系表示文本关系．但是这一方法需要依赖大量的标注句子作为训练集生成嵌入模型．Ｓｕ等［２２］提出ＧｌｏＲＥ，通过定义句子依赖图中两个实体的最短路径去改进关系提取，同时将文本关系和知识库关系的全局共现统计来学习文本关系的嵌入．可是由于手工标注的训练集太少，这一方面仅适用于小规模的训练数据的关系提取．２０１９年，Ｃｈｅｎ等［２３］将ＧｌｏＲＥ方法与可以从缺少标签的数据中提取关系的远程监督方法［２４］相结合进一步应用于大规模㊁领域无关的数据，目的是学习通用文本关系嵌入．作为语篇分析另一重要分支，隐式语篇分析是在没有显式连接词的情况下提取关系，这很难从输入句子对的表面特征派生出来，所以需要从文本语义理解的角度中去寻找关系．近几年不少学者已经提出了基于神经网络的方法或高级表示的模型：ＣＮＮ［２５］㊁注意神经张量网络［２６］㊁记忆网络（ｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ）［２７］和ＲＮＮ［２８］等．还有一些方法考虑到了上下文段落和段落间相关性［２９］．但是对于机器来说，如何更好地理解文本成为了隐式语篇关系识别研究前进的障碍．因此，Ｂａｉ等［３０］通过字词和ＥＬＭｏ［２］的增强嵌入和深度剩余双注意力编码器，让表示更加丰富和深入模型结构（图９）．０１７曾明睿，等．文本特征提取的研究进展．ＺＥＮＧＭｉｎｇｒｕｉ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．图９㊀增强嵌入和深度剩余双注意力编码器［３０］Ｆｉｇ ９㊀Ｅｎｈａｎｃｅｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇａｎｄｄｅｅｐｒｅｍａｉｎｉｎｇｄｕａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｅｎｃｏｄｅｒ［３０］４㊀文本特征提取结合实际的应用问答系统是文本特征提取的一个典型应用，任务是能够准确地理解用户用自然语言提出的问题，并通过检索语料库㊁知识图谱或问答知识库返回简洁㊁准确的答案．相较于搜索引擎，问答系统能够根据已有语料库学习问答知识，进而更有效地满足用户的信息需求．将文本特征提取的技术应用在问答系统中可以很好地帮助计算机理解人类语言的重点，同时在提高训练速度㊁检索答案质量等方面都会有很好的表现．在问答系统领域方面，有效的提取问句的意图识别和填槽可以为快速准确匹配出答案和使其更加人性化奠定基础．表２显示了一个用户查询的意图分类和填槽的实例．表２㊀用户查询的意图分类和填槽的实例Ｔａｂｌｅ２㊀Ａｎｅｘａｍｐｌｅｏｆｉｎｔｅｎｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｓｌｏｔｆｉｌｌｉｎｇｏｆｕｓｅｒｑｕｅｒｙ今天南京天气怎么样？意图查询天气信息槽具体查询哪里的天气？哪一天的天气？Ｃｈｅｎ等［３１］将之前ＢＥＲＴ［５］扩展到一个联合意图分类和槽填充模型．基于第一个特殊ｔｏｋｅｎ的隐藏状态ｈ１的意图被表示为ｙｉ＝ｓｏｆｔｍａｘ（Ｗｉｈｉ＋ｂｉ），而对于槽填充模型，将会提供除去第一个ｔｏｋｅｎ的最终隐藏状态：ｈ２， ，ｈＴ进入Ｓｏｆｔｍａｘ层，对槽填充标签进行分类．当两个任务联合训练时，使目标函数ｐｙｉ，ｙｓ｜ｘ()＝ｐ（ｙｉ｜ｘ）ᵑＮｎ＝１ｐｙｓｎ｜ｘ()最大化．经过在Ｓｎｉｐｓ和ＡＴＩＳ数据集上测试的结果如表３，可以看出基于ＢＥＲＴ的意图分类和槽填充在准确率方面相较于其他方法都取得了最好的结果．表３㊀不同测试集上的实验结果［３１］Ｔａｂｌｅ３㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｓｔｓｅｔｓ［３１］％ＳｎｉｐｓＡＴＩＳ意图分类槽填充意图分类槽填充ＲＮＮ⁃ＬＳＴＭ９６ ９８７ ３９２ ６９４ ３Ａｔｔｅｎ⁃Ｂｉ⁃ＬＳＴＭ９６ ７８７ ８９１ １９４ ２Ｓｌｏｔ⁃Ｇａｔｅｄ９７ ０８８ ８９４ １９５ ２ＪｏｉｎｔＢｅｒｔ９８ ６９７ ０９７ ５９６ １此外，对于问题的理解对于问答系统来说也是１１７学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５十分重要的．Ｄｏｎｇ等［３２］介绍了多列卷积神经网络，模型不依赖于手工特征和规则，通过共享相同的词向量来表示问题单词，使用不同列的网络来提取答案类型㊁关系和上下文信息．同时，也会在知识库中共同学习实体和关系的低维嵌入．使用问题⁃答案组合对模型进行训练，以对候选答案进行排序．如图１０不同网络列获取得问题表示．２０１７年，Ｓｅｏ等［３３］提出ＢＩＤＡＦ（ＢｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＡｔ⁃ｔｅｎｔｉｏｎＦｌｏｗｆｏｒＭａｃｈｉｎｅＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎ）双向注意力矩阵来计算上下文的每个字与查询问题之间的相关性，从而建立查询感知的上下文表示．然而这种模型却不能像人类一样对候选答案进行反思，因此Ｇｏｎｇ等［３４］将ＢＩＤＡＦ扩展成ＲｕｍｉｎａｔｉｎｇＲｅａｄｅｒ使其能够进行第二遍阅读和推理，通过门控机制让第一遍和第二遍阅读的内容进行融合（模型框架如图１１），在选择答案的时候能够有效地使用上下文并更好地权衡答案．５ 展望本文根据语义层面的由低到高依次总结了词㊁句和篇章三个层次上文本特征提取方法的研究进展．近年来，学者们注意到图作为一种特殊的数据结构，能够面对一组对象和对象之间的联系进行建模．由于这一强大的优点，把基于图神经网络的方法用于机器学习的方向越来越受人追捧．同时，现在数据平台的多样性使得数据结构变得极为复杂，给文本特征提取带来了不小的挑战，而图神经网络作为一种可以在图结构上运行的神经网络，能够保存图形嵌入中的全局结构信息，因此在处理具有丰富关系结构的任务时可以得到很好的效果．所以，利用图神经网络来应对结构复杂的文本信息也成为了一个新的研究方向．在问答系统方面，生成的回答也更加人性化，因此，在未来的文本特征提取中，应该建立新的文本特征表示模型，并结合领域知识快速定位用户的兴趣反馈，以达到更加流畅的使用感受．图１０㊀使用不同列网络获得的问题表示来查询最近的上下文［３２］Ｆｉｇ １０㊀Ｕｓｉｎｇｑｕｅｓｔｉｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｌｕｍｎｎｅｔｗｏｒｋｓｔｏｑｕｅｒｙｔｈｅｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓ［３２］２１７曾明睿，等．文本特征提取的研究进展．ＺＥＮＧＭｉｎｇｒｕｉ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．图１１㊀反思器模型结构［３４］Ｆｉｇ １１㊀ＭｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＲｕｍｉｎａｔｉｎｇＲｅａｄｅｒ［３４］参考文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ［１］㊀ＨｏｃｈｒｅｉｔｅｒＳ，ＳｃｈｍｉｄｈｕｂｅｒＪ．Ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ⁃ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，１９９７，９（８）：１７３５⁃１７８０［２］㊀ＭｅｌａｍｕｄＯ，ＧｏｌｄｂｅｒｇｅｒＪ，ＤａｇａｎＩ．Ｃｏｎｔｅｘｔ２ｖｅｃ：ｌｅａｒｎｉｎｇｇｅｎｅｒｉｃｃｏｎｔｅｘｔｅｍｂｅｄｄｉｎｇｗｉｔｈｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌＬＳＴＭ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０ｔｈＳＩＧＮＬＬＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍ⁃ｐｕｔａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇ，２０１６：５１⁃６１［３］㊀ＰｅｔｅｒｓＭＥ，ＮｅｕｍａｎｎＭ，ＩｙｙｅｒＭ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ⁃ｉｚｅｄｗｏｒｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０２．０５３６５［４］㊀ＲａｄｆｏｒｄＡ，ＮａｒａｓｉｍｈａｎＫ，ＳａｌｉｍａｎｓＴ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｌａｎｇｕａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｂｙｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｐｒｅ⁃ｔｒａｉｎｉｎｇ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１０⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：ʊｓ３⁃ｕｓ⁃ｗｅｓｔ⁃２．ａｍａｚｏｎａｗｓ．ｃｏｍ／ｏｐｅｎａｉ⁃ａｓｓｅｔｓ／ｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｖｅｒｓ／ｌａｎｇｕａｇｅｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓ⁃ｅｄ／ｌａｎｇｕａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｐａｐｅｒ．ｐｄｆ，２０１８［５］㊀ＤｅｖｌｉｎＪ，ＣｈａｎｇＭＷ，ＬｅｅＫ，ｅｔａｌ．Ｂｅｒｔ：ｐｒｅ⁃ｔｒａｉｎｉｎｇｏｆｄｅｅｐｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒｓｆｏｒｌａｎｇｕａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８１０．０４８０５［６］㊀ＤａｉＺ，ＹａｎｇＺ，ＹａｎｇＹ，ｅｔａｌ．Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ⁃ｘｌ：ａｔｔｅｎｔｉｖｅｌａｎｇｕａｇｅｍｏｄｅｌｓｂｅｙｏｎｄａｆｉｘｅｄ⁃ｌｅｎｇｔｈｃｏｎｔｅｘｔ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１９，ａｒＸｉｖ：１９０１．０２８６０［７］㊀ＣａｏＹＸ，ＨｕａｎｇＬＦ，ＪｉＨ，ｅｔａｌ．Ｂｒｉｄｇｅｔｅｘｔａｎｄｋｎｏｗｌｅｄｇｅｂｙｌｅａｒｎｉｎｇｍｕｌｔｉ⁃ｐｒｏｔｏｔｙｐｅｅｎｔｉｔｙｍｅｎｔｉｏｎｅｍ⁃３１７学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ｂｅｄｄｉｎｇ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５５ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（Ｖｏｌｕｍｅ１：ＬｏｎｇＰａｐｅｒｓ），２０１７：１６２３⁃１６３３［８］㊀ＳａｒｍａＰＫ，ＬｉａｎｇＹ，ＳｅｔｈａｒｅｓＷＡ．Ｄｏｍａｉｎａｄａｐｔｅｄｗｏｒｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｄｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０５．０４５７６［９］㊀ＨｏｔｅｌｌｉｎｇＨ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｓｅｔｓｏｆｖａｒｉａｔｅｓ［Ｊ］．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｋａ，１９３６，２８（３／４）：３２１．［１０］㊀ＨａｒｄｏｏｎＤＲ，ＳｚｅｄｍａｋＳ，Ｓｈａｗｅ⁃ＴａｙｌｏｒＪ．Ｃａｎｏｎｉｃａｌｃｏｒ⁃ｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ：ａｎｏｖｅｒｖｉｅｗｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，２００４，１６（１２）：２６３９⁃２６６４［１１］㊀ＸｕＨ，ＬｉｕＢ，ＳｈｕＬ，ｅｔａｌ．ＤｏｕｂｌｅｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓａｎｄＣＮＮ⁃ｂａｓｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｌａｂｅｌｉｎｇｆｏｒａｓｐｅｃｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０５．０４６０１［１２］㊀ＺｈａｎｇＺ，ＨａｎＸ，ＬｉｕＺ，ｅｔａｌ．ＥＲＮＩＥ：ｅｎｈａｎｃｅｄｌａｎｇｕａｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｗｉｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅｅｎｔｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１９，ａｒＸｉｖ：１９０５．０７１２９［１３］㊀ＦａｒｕｑｕｉＭ，ＤｏｄｇｅＪ，ＪａｕｈａｒＳＫ，ｅｔａｌ．Ｒｅｔｒｏｆｉｔｔｉｎｇｗｏｒｄｖｅｃｔｏｒｓｔｏｓｅｍａｎｔｉｃｌｅｘｉｃｏｎｓ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１４，ａｒＸｉｖ：１４１１．４１６６［１４］㊀ＫｅｎｔｅｒＴ，ＢｏｒｉｓｏｖＡ，ＤｅＲｉｊｋｅＭ．ＳｉａｍｅｓｅＣＢＯＷ：ｏｐｔｉｍｉ⁃ｚｉｎｇｗｏｒｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓｆｏｒｓｅｎｔｅｎｃｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１６，ａｒＸｉｖ：１６０６．０４６４０［１５］㊀ＡｒｏｒａＳ，ＬｉａｎｇＹ，ＭａＴ．Ａｓｉｍｐｌｅｂｕｔｔｏｕｇｈ⁃ｔｏ⁃ｂｅａｔｂａｓｅ⁃ｌｉｎｅｆｏｒｓｅｎｔｅｎｃｅｅｍｂｅｄｄｉｎｇｓ［Ｃ］ʊＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒ⁃ｅｎｃｅｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ，２０１７［１６］㊀ＺｈａｎｇＹ，ＬｉｕＱ，ＳｏｎｇＬ．Ｓｅｎｔｅｎｃｅ⁃ｓｔａｔｅＬＳＴＭｆｏｒｔｅｘｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０５．０２４７４［１７］㊀ＫｉｍＹ．Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｅｎｃｅｃｌａｓｓｉ⁃ｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１４，ａｒＸｉｖ：１４０８．５８８２［１８］㊀ＤｏｓＳａｎｔｏｓＣ，ＧａｔｔｉＭ．Ｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｈｏｒｔｔｅｘｔｓ［Ｃ］ʊＰｒｏ⁃ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＣＯＬＩＮＧ２０１４，ｔｈｅ２５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒ⁃ｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ：ＴｅｃｈｎｉｃａｌＰａｐｅｒｓ，２０１４：６９⁃７８［１９］㊀ＫｉｒｏｓＲ，ＺｈｕＹ，ＳａｌａｋｈｕｔｄｉｎｏｖＲＲ，ｅｔａｌ．Ｓｋｉｐ⁃ｔｈｏｕｇｈｔｖｅｃｔｏｒｓ［Ｃ］ʊＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＮｅｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓ，２０１５：３２９４⁃３３０２．［２０］㊀ＨｉｌｌＦ，ＣｈｏＫ，ＫｏｒｈｏｎｅｎＡ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎ⁃ｔａｔｉｏｎｓｏｆｓｅｎｔｅｎｃｅｓｆｒｏｍｕｎｌａｂｅｌｌｅｄｄａｔａ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅ⁃ｐｒｉｎｔ，２０１６，ａｒＸｉｖ：１６０２．０３４８３［２１］㊀ＸｕＫ，ＦｅｎｇＹＳ，ＨｕａｎｇＳＦ，ｅｔａｌ．Ｓｅｍａｎｔｉｃｒｅｌａｔｉｏｎｃｌａｓ⁃ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｖｉａｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｓｉｍｐｌｅｎｅｇａｔｉｖｅｓａｍｐｌｉｎｇ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１５，ａｒＸｉｖ：１５０６．０７６５０［２２］㊀ＳｕＹ，ＬｉｕＨＬ，ＹａｖｕｚＳ，ｅｔａｌ．Ｇｌｏｂａｌｒｅｌａｔｉｏｎｅｍｂｅｄｄｉｎｇｆｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１７，ａｒＸｉｖ：１７０４．０５９５８［２３］㊀ＣｈｅｎＺＹ，ＺｈａＨＷ，ＬｉｕＨＬ，ｅｔａｌ．Ｇｌｏｂａｌｔｅｘｔｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｅｍｂｅｄｄｉｎｇｆｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｌｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１９，ａｒＸｉｖ：１９０６．００５５０［２４］㊀ＭｉｎｔｚＭ，ＢｉｌｌｓＳ，ＳｎｏｗＲ，ｅｔａｌ．Ｄｉｓｔａｎｔｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｆｏｒｒｅ⁃ｌａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｗｉｔｈｏｕｔｌａｂｅｌｅｄｄａｔａ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅ４７ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡＣＬａｎｄｔｈｅ４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅＡＦＮＬＰ：Ｖｏｌｕｍｅ２⁃ＡＣＬ⁃ＩＪＣＮＬＰ，２００９：１００３⁃１０１１［２５］㊀ＱｉｎＬＨ，ＺｈａｎｇＺＳ，ＺｈａｏＨ．Ａｓｔａｃｋｉｎｇｇａｔｅｄｎｅｕｒａｌａｒ⁃ｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１６ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１６：２２６３⁃２２７０［２６］㊀ＧｕｏＦＹ，ＨｅＲＦ，ＪｉｎＤ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｎｅｕｒａｌｔｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｓｐａｒｓｅｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２７ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓ⁃ｔｉｃｓ，２０１８：５４７⁃５５８［２７］㊀ＪｉａＹＹ，ＹｅＹ，ＦｅｎｇＹＳ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｄｉｓｃｏｕｒｓｅｃｏｈｅ⁃ｓｉｏｎｆｏｒｄｉｓｃｏｕｒｓｅｐａｒｓｉｎｇｖｉａｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ［Ｃ］ʊＰｒｏ⁃ｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５６ｔｈＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ（Ｖｏｌｕｍｅ２：ＳｈｏｒｔＰａｐｅｒｓ），２０１８：４３８⁃４４３［２８］㊀ＪｉＹＦ，ＥｉｓｅｎｓｔｅｉｎＪ．Ｏｎｅｖｅｃｔｏｒｉｓｎｏｔｅｎｏｕｇｈ：ｅｎｔｉｔｙ⁃ａｕｇ⁃ｍｅｎｔｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓｆｏｒｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎ⁃ｇｕｉｓｔｉｃｓ，２０１５，３：３２９⁃３４４［２９］㊀ＤａｉＺＹ，ＨｕａｎｇＲＨ．Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙｍｏｄｅｌｉｎｇｉｎｔｅｒ⁃ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｉｅｓｏｆｄｉｓｃｏｕｒｓｅｕｎｉｔｓｉｎａｐａｒａｇｒａｐｈ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０４．０５９１８［３０］㊀ＢａｉＨＸ，ＺｈａｏＨ．Ｄｅｅｐｅｎｈａｎｃｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｉｍｐｌｉｃｉｔｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１８，ａｒＸｉｖ：１８０７．０５１５４［３１］㊀ＣｈｅｎＱ，ＺｈｕｏＺ，ＷａｎｇＷ．ＢＥＲＴｆｏｒｊｏｉｎｔｉｎｔｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉ⁃ｃａｔｉｏｎａｎｄｓｌｏｔｆｉｌｌｉｎｇ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１９，ａｒＸｉｖ：１９０２．１０９０９［３２］㊀ＤｏｎｇＬ，ＷｅｉＦＲ，ＺｈｏｕＭ，ｅｔａｌ．Ｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｏｖｅｒｆｒｅｅｂａｓｅｗｉｔｈｍｕｌｔｉ⁃ｃｏｌｕｍｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５３ｒｄＡｎｎｕａｌＭｅｅｔｉｎｇｏｆｔｈｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｈｅ７ｔｈＩｎ⁃ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏ⁃ｃｅｓｓｉｎｇ（Ｖｏｌｕｍｅ１：ＬｏｎｇＰａｐｅｒｓ），２０１５：２６０⁃２６９［３３］㊀ＳｅｏＭ，ＫｅｍｂｈａｖｉＡ，ＦａｒｈａｄｉＡ，ｅｔａｌ．Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｌｏｗｆｏｒｍａｃｈｉｎｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅ⁃ｐｒｉｎｔ，２０１６，ａｒＸｉｖ：１６１１．０１６０３［３４］㊀ＧｏｎｇＹＣ，ＢｏｗｍａｎＳＲ．Ｒｕｍｉｎａｔｉｎｇｒｅａｄｅｒ：ｒｅａｓｏｎｉｎｇｗｉｔｈｇａｔｅｄｍｕｌｔｉ⁃ｈｏｐａｔｔｅｎｔｉｏｎ［Ｊ］．ａｒＸｉｖＰｒｅｐｒｉｎｔ，２０１７，ａｒＸｉｖ：１７０４．０７４１５４１７曾明睿，等．文本特征提取的研究进展．ＺＥＮＧＭｉｎｇｒｕｉ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎＺＥＮＧＭｉｎｇｒｕｉ１㊀ＹＵＡＮＭｅｎｇｑｉ１㊀ＳＨＡＯＸｉ１㊀ＢＡＯＢｉｎｇｋｕｎ１㊀ＸＵＣｈａｎｇｓｈｅｎｇ１，２１Ｓｃｈｏｏｌｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ㊀２１００４４２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ㊀１００１９０Ａｂｓｔｒａｃｔ㊀Ｔｅｘｔｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｂｒａｎｃｈｉｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｗｈｉｃｈａｖａｉｌｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｈｕｍａｎａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｗｉｔｈｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅ．Ｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｂａｓｉｃａｎｄｋｅｙｓｔｅｐｓｆｏｒｃｏｍｐｕｔｅｒｓｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄａｎｄｐｅｒｃｅｉｖｅｔｈｅｔｅｘｔｕａｌｄａｔａ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｈｉｓｔｏｒｙｏｆｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍａｉｎｓｔｒｅａｍｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅ⁃ｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｆｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｒｅｅｓｅｍａｎｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｉｅｓ，ｎａｍｅｌｙｗｏｒｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ｓｅｎｔｅｎｃｅｒｅｐ⁃ｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｃｏｕｒｓｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｍｉｎｉｎｇａｒｅｅｌａｂｏｒａｔｅｄ，ｔｈｅｎａｃａｓｅｉｓｇｉｖｅｎｔｏｓｈｏｗｔｈｅｔｙｐｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｎｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｑｕｅｓｔｉｏｎａｎｓｗｅｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ５１７学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：７０６⁃７１５。
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。
文本 特征 提取 算法
文本特征提取算法文本特征提取算法是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
在文本处理过程中，为了将文本转化为可供机器学习或其他算法处理的特征表示，需要进行特征提取。
本文将介绍几种常用的文本特征提取算法，并分析它们的优缺点。
首先，常用的文本特征提取算法之一是词袋模型。
词袋模型将文本看作是由词汇表中的词组成的集合，忽略了词序和语法等信息。
它通过统计每个词在文本中出现的次数或频率来表示文本特征。
词袋模型简单且易于实现，但无法捕捉词语之间的关系，因此在处理语义信息时存在局限性。
其次，n-gram模型是一种常见的文本特征提取算法。
n-gram模型通过考虑相邻词之间的关系，将文本表示为n个连续词的序列。
常用的是2-gram和3-gram模型，即考虑相邻两个或三个词的组合。
n-gram模型可以在一定程度上捕捉词语之间的语义关联，但对于长文本和高维特征空间的数据处理效果较差。
此外，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本特征提取算法。
TF-IDF通过计算词频和逆文档频率来评估词语在文本中的重要性。
词频指的是某个词在文本中出现的次数，而逆文档频率则是所有文本中包含该词的文档数的倒数的对数。
TF-IDF可以较好地捕捉到词语的重要性和区分能力，常用于信息检索和文本分类等任务。
最后，基于词向量的文本特征提取算法也在近年来得到广泛应用。
词向量是将词语表示为实数向量的一种方法，可以通过训练神经网络模型或使用预训练的词向量模型来获取。
基于词向量的文本表示方法能够克服传统方法中的一些问题，如词语维度灾难和语义表示能力不足等。
综上所述，文本特征提取算法在自然语言处理中起着重要作用。
词袋模型、n-gram模型、TF-IDF和基于词向量的方法都有各自的特点和适用场景。
在实际应用中，根据具体任务和数据特点选择合适的算法是关键。
通过合理选择和结合多种特征提取算法，可以提取出更全面、准确的文本特征，为后续的文本处理和分析任务提供有力支持。
文本特征提取的研究进展
文本特征提取的研究进展文本特征提取是自然语言处理领域中的关键任务，它是将给定的文本数据转换为可用于机器学习算法的数值特征的过程。
这些特征可以用来训练分类器、聚类算法以及其他机器学习模型，从而实现各种文本分析任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的文本特征提取方法取得了很大的突破。
传统的文本特征提取方法主要包括以词为基本单位的词袋模型和TF-IDF等方法，但这些方法忽略了词之间的语义和上下文关系。
与传统方法相比，基于神经网络的文本特征提取方法可以自动学习到更丰富的语义表示。
在文本特征提取的研究中，词嵌入是一个非常重要的技术。
词嵌入是指将词语映射到低维向量空间的过程，其中每个维度表示一个语义特征。
通过预训练的词嵌入模型，可以将上下文语义信息编码为向量形式。
目前最流行的词嵌入模型是Word2Vec和GloVe，它们通过训练海量的语料库来学习词语之间的语义关系。
除了词嵌入之外，句子级别的特征提取也成为了研究的热点。
传统的句子表示方法主要是基于统计特征和手工设计的规则。
近年来，一些基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的模型被提出来用于句子的特征提取。
这些模型可以通过学习句子的上下文关系来提取句子的语义信息。
此外，还有一些其他的文本特征提取方法值得关注。
一种是基于注意力机制的方法，它可以根据输入文本中的关键信息自适应地选择性地关注不同的特征。
另一种是基于迁移学习的方法，它可以通过在大规模数据集上进行预训练，然后将学到的特征迁移到目标任务上，从而提高模型的性能。
最后，文本特征提取还面临一些挑战和未解决的问题。
首先，如何处理大规模数据集上的文本特征提取仍然是一个挑战，因为传统的方法很难处理海量的文本数据。
其次，对于不同类型的文本数据，如长文本、微博、电子邮件等，如何选择适当的特征提取方法仍然是一个开放问题。
此外，文本特征提取的解释性也是一个重要的问题，目前大多数方法都是黑盒子模型，很难解释为什么这些特征对于任务有重要作用。
从文本中提取时间特征的方法与技巧
从文本中提取时间特征的方法与技巧时间是人类社会中不可或缺的重要元素，无论是个人生活还是社会活动，时间都扮演着重要的角色。
在文本分析领域，提取时间特征是一项关键任务，可以帮助我们更好地理解文本中的事件发生顺序、趋势变化以及时间相关的关系。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，用于从文本中提取时间特征。
一、基于关键词匹配的方法关键词匹配是一种简单但有效的方法，可以通过预定义的时间词汇列表来提取文本中的时间特征。
首先，我们需要构建一个包含各种时间词汇的列表，如“年份”、“月份”、“日期”、“季度”、“时刻”等。
然后，通过在文本中搜索这些关键词，我们可以找到与时间相关的信息。
例如，对于一篇新闻报道的文本，我们可以搜索包含月份和日期的词汇，如“7月”、“15日”等，来提取出事件发生的具体日期。
此外，还可以搜索包含时间段的词汇，如“上午”、“下午”、“晚上”等，来获取事件发生的大致时间范围。
尽管关键词匹配方法简单易行，但也存在一些问题。
首先，时间词汇的列表需要不断更新和维护，以应对新的时间表达方式。
其次，该方法无法处理一些复杂的时间表达，如“三天前”、“下个星期五”等。
二、基于规则的方法基于规则的方法通过定义一些语法规则来提取时间特征。
这些规则可以包括正则表达式、语言模型等。
通过分析文本的语法结构和上下文信息，我们可以提取出与时间相关的词组或短语。
例如，在一篇博客文章中，我们可以定义规则来提取出包含时间信息的句子。
例如，“昨天的会议很成功”、“下周一我们将进行培训”等。
通过分析句子结构和上下文关系，我们可以提取出具体的时间信息。
然而，基于规则的方法也存在一些限制。
首先，需要事先定义大量的规则，这对于大规模文本处理来说是非常耗时的。
其次，该方法对于复杂的时间表达方式可能无法准确提取。
三、基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索使用机器学习方法提取时间特征。
通过训练模型，我们可以自动学习时间特征的模式和规律。
文本特征抽取方法综述
文本特征抽取方法综述在信息时代的今天，海量的文本数据不断涌现，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了研究的热点之一。
文本特征抽取方法作为文本挖掘的基础技术之一，被广泛应用于各个领域。
本文将对文本特征抽取方法进行综述。
一、词袋模型词袋模型是最经典的文本特征抽取方法之一。
它将文本看作是一个词的集合，忽略了词与词之间的顺序关系。
在词袋模型中，每个文本被表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词，数值表示该词在文本中的出现频率或者权重。
常用的词袋模型有TF-IDF和词频统计等。
二、N-gram模型N-gram模型是一种基于词序列的文本特征抽取方法。
它将文本看作是一个词的序列，考虑了词与词之间的顺序关系。
N-gram模型中的N代表了连续的词的个数，常用的有unigram、bigram和trigram等。
N-gram模型可以捕捉到一些短语和上下文的信息，但是对于长文本的处理效果有限。
三、主题模型主题模型是一种用于发现文本隐藏主题的方法。
它假设每个文本都由多个主题组成，每个主题又由一些词组成。
主题模型通过统计词的共现关系来推断主题的分布。
常用的主题模型有潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）和隐含语义分析（Latent Semantic Analysis，简称LSA）等。
主题模型可以帮助我们理解文本的语义，发现文本中的潜在主题。
四、词嵌入模型词嵌入模型是一种将词映射到低维空间的方法。
它通过学习词的分布式表示，将每个词表示为一个向量。
常用的词嵌入模型有Word2Vec和GloVe等。
词嵌入模型可以捕捉到词之间的语义关系，例如词的相似度和类比关系。
五、深度学习模型深度学习模型在文本特征抽取方面取得了巨大的突破。
它通过构建多层神经网络，自动学习文本的特征表示。
常用的深度学习模型有循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）等。
基于深度学习的文本特征提取研究综述
收稿日期:2018-10-31 修回日期:2019-03-06 网络出版时间:2019-09-24基金项目:中央高校基本科研业务专项基金(18CX 02019A );科技部创新方法工作专项(2015IM 010300)作者简介:张 千(1982-),女,副教授,研究方向为大数据智能处理㊁智慧医疗;王庆玮(1996-),女,在读硕士,研究方向为大数据智能处理㊁智慧医疗㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20190924.1534.006.html基于深度学习的文本特征提取研究综述张 千,王庆玮,张 悦,纪校锋,张宇翔,祝 赫,赵昌志(中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东青岛266580)摘 要:文本特征项的选择是文本挖掘和信息检索的基础和重要内容㊂传统的特征提取方法需要手工制作的特征,而手工设计有效的特征是一个漫长的过程,但针对新的应用深度学习能够快速地从训练数据中获取新的有效特征表示㊂作为一种新的特征提取方法,深度学习在文本挖掘方面取得了一定的成果㊂深度学习与传统方法的主要区别在于,深度学习能自动地从大数据中学习特征而不是采用手工制作的特征,手工制作的特征主要依赖于设计者的先验知识,很难充分利用大数据;深度学习可以自动地从大数据中学习特征表示,并包括数以万计的参数㊂文中概述了用于文本特征提取的常用方法,并阐述了在文本特征提取及应用中常用的深度学习方法,以及深度学习在特征提取中的应用展望㊂关键词:深度学习;特征提取;文本特征;自然语言处理;文本挖掘中图分类号:TP 31 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2019)12-0061-05doi :10.3969/j.issn.1673-629X.2019.12.011Review of Text Feature Extraction Based on Deep LearningZHANG Qian ,WANG Qing -wei ,ZHANG Yue ,JI Xiao -feng ,ZHANG Yu -xiang ,ZHU He ,ZHAO Chang -zhi(School of Computer &Communication Engineering ,China University of Petroleum (East China ),Qingdao 266580,China )Abstract :The selection of text feature items is basic and important in text mining and information retrieval.Traditional feature extraction methods require hand -made features ,and manual design of effective features is a long process.However ,for new applications ,deep learning can quickly obtain new and effective feature representation from training data.As a new feature extraction method ,deep learning has made some achievements in text mining.The main difference between deep learning and traditional methods is deep learning can auto⁃matically learn features from large data rather than using hand -made features.Hand -made features mainly rely on designer 's prior knowledge ,which is difficult to fully use large data.Deep learning can automatically learn feature representation from large data and include tens of thousands of parameters.We summarize the common methods of text feature extraction and expound the deep learning methods commonly used in text feature extraction and application ,as well as the application prospect of depth learning in feature extraction.Key words :deep learning ;feature extraction ;text characteristic ;natural language processing ;text mining0 引 言机器学习是人工智能的一个分支,在许多情况下几乎成了人工智能的代名词㊂机器学习系统用于识别图像中的对象,将语音转换成文本,匹配用户感兴趣的新闻㊁文章或产品,并选择相关的搜索结果[1]㊂这些应用程序越来越多地使用了一种叫做深度学习的技术,而传统的机器学习技术在以原始的形式处理自然数据的能力上受到了限制[1-2]㊂几十年来,构建一种模式识别或机器学习系统需要周密的工程和相当大的专业领域知识㊂设计一种特征提取方法,将原始数据(如图像的像素值)转化到一个合适的内部特征向量或表现形式㊂学习子系统往往是一个分类器,可以检测或辨别输入模式分类[1];表示学习是一组方法,它允许机器对原始数据进行反馈,并自动发现用于检测或分类需求的表示[1]㊂深度学习方法是通过组合简单而非线性的模块而获得的有着多层次表现的表示学习方法,每个模块从一个层次(从原始输入)转换到一个更高㊁更抽象的层次表示,由于有足够的这种变换故可以学习到相对复杂的函数[1-2]㊂文本特征提取是一个从文本信息提取到展现文本第29卷 第12期2019年12月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.29 No.12Dec. 2019信息的过程,是进行大量文本处理的基础[3-4]㊂在特征提取过程中,将删除不相关或多余的特征㊂特征提取作为学习算法的一种数据预处理方法,能更好地提高学习算法的精度并节省时间㊂常用的文本特征提取方法有过滤㊁融合㊁映射和聚类等㊂深度学习的关键在于这些特征层是不需要人设计的,而是使用通用学习程序从数据中学习[1]㊂深度学习只需要很少的手工量,因此可以很容易地利用现有计算和数据量的增加[1]㊂深度学习善于识别非结构化数据的模型和大多数熟悉的媒体,如图像㊁声音㊁视频㊁文本等㊂目前,深度学习的特征表示包括自编码㊁限制Boltzmann模型㊁深度信念网络㊁卷积神经网络和递归神经网络等㊂1 文本特征提取方法文本特征提取在文本分类中起着重要的作用,能直接影响文本分类的准确率[3-5]㊂它是基于向量空间模型(VSM),其中文本被看作是n维空间中的一个点,点的每个维度的数据代表文本的一个数字化特征㊂文本特征通常使用关键字集,它是指在一组预定义关键词的基础上,用一定的方法计算文本中词的权重,然后形成一个数字向量,即文本的特征向量㊂现有的文本特征提取方法包括过滤㊁融合㊁映射和聚类方法等㊂1.1 过滤方法过滤速度快,特别适用于大规模文本特征提取,过滤文本特征提取主要有词频㊁信息增益和互信息法等㊂1.1.1 词 频词频是指一个词出现在文本中的次数㊂通过词频特征选择,即删除频率小于某一阈值的词,以减少特征空间的维数㊂这种方法基于这样一个假设:小频率的单词对过滤的影响很小[3,6-7],而在信息检索的研究中,人们认为有时频率较低的词可能会包含更多的信息㊂因此,在特征选择过程中,仅仅基于词频来删除大量的词汇是不合适的㊂1.1.2 互信息用于计算两个对象相互度量的互信息法(互信息,MI)[8-9]是计算语言学模型分析中常用的方法,用于测量在过滤中从特征到主题的区别㊂互信息的定义类似于交叉熵㊂对于互信息理论进行特征提取是基于如下假设:在某一类中有较大词频的单词但在其他类中词频较小,且类具有较大的互信息㊂通常互信息被用作特征词和类之间的度量,如果特征词属于类,则它们拥有最大数量的互信息㊂由于该方法不需要对特征词与类之间的关系进行任何假设,因此非常适合于文本分类和类特征的注册[9]㊂1.1.3 信息增益IG(信息增益)是机器学习的常用方法㊂在过滤中,它被用来衡量一个已知特征是否出现在某个相关主题的文本中,以及该主题的预测信息有多少㊂信息增益是一种基于熵的评价方法,涉及到大量的数学理论和复杂的熵理论公式㊂它定义为某个特征项能够为整个分类提供的信息量,不考虑特征的熵而是特征熵的差值[10]㊂根据训练数据计算每个特征项的信息增益,并删除基于信息增益的小信息项,其余部分按信息增益降序排列㊂1.1.4 应 用文献[11]中提出一种基于特征聚类算法的无监督特征提取方法,它对利用互信息最大化(MIM)方法寻找合适的聚类特征变换进行了研究㊂UCI数据集的实验表明,该方法在分类精度方面优于传统的无监督方法PCA(主成分分析)和CA(独立分量分析);文献[12]中,针对传统词频索引逆文档频率提取算法(TF-IDF)效率低㊁准确性差的问题,提出了一种基于词频统计的文本关键词提取方法㊂实验结果表明,在关键词提取的查准率㊁查全率等指标方面,基于词频统计的TF-IDF算法均优于传统的TF-IDF算法,且能有效降低关键词提取的运行时间;在参考文献[13]中,提出一种特征选择的组合方法,该方法将基于相关的滤波器应用于整个特征集以寻找相关的特征,然后在这些特征上应用包装器,以找到指定预测器的最佳特征子集㊂1.2 融合方法融合需要特定分类器的集成,在指数增长区间内进行搜索,这种方法时间复杂度高,因此不适用于大规模的文本特征提取㊂加权法是一种特殊的融合方法,在[0,1]以内的每个特征权重都将进行训练并进行调整㊂线性分类器集成的加权方法是高效的,KNN算法是一种基于实例的学习方法[14]㊂1.2.1 加权KNN(k最近邻)Han[15]提出了一种结合KNN分类器的加权特征提取方法,该方法能将每个连续累积值进行分类并具有良好的分类效果㊂KNN方法作为一种基于统计模式识别的无参数文本分类方法,能得到较高的分类准确率和查全率[14-15]㊂1.2.2 中心向量加权法Shankar提出加权中心向量分类法,先定义一种具有区分能力的特征方法,然后利用这种能力有权区分新的中心向量,算法需要多重加权直到分类能力下降㊂1.3 映射方法映射广泛应用于文本分类并取得了良好的效果,它通常用于LSI(潜在语义索引)和PCA中㊂1.3.1 潜在语义分析LSA(或LSI)是一种新型信息检索代数模型,是㊃26㊃ 计算机技术与发展 第29卷用于知识获取和演示的计算理论或方法,采用统计计算的方法对大量文本集进行分析,提取词间潜在的语义结构,利用这种潜在的结构来表示词和文本,从而通过简化文本向量消除词之间的相关性并减少维数[10]㊂潜在语义分析的基本概念是将高维VSM中的文本映射到低维潜在语义空间,这种映射是通过项目或文档矩阵的SVD(奇异值分解)来实现的[14]㊂LSA的应用:信息过滤㊁文档索引㊁视频检索㊁文本分类与聚类㊁图像检索㊁信息提取等㊂1.3.2 最小二乘映射方法Jeno对基于中心向量和最小二乘法的高维数据约简做了研究,他认为由于聚类中心向量反映了原始数据的结构而SVD不考虑这些结构,所以降维比SVD更具有优势㊂1.3.3 应 用文献[16]中提出了一种新的滤波器,这种滤波器基于盖然论的概率特征选择方法,即DFS(基于特征选择)文本分类方法㊂实验对不同的数据集㊁分类算法和成功措施进行了比较,结果表明DFS在分类精度㊁降维率和处理时间方面提供了有竞争力的性能[16]㊂1.4 聚类方法聚类法考虑到文本特征的本质相似性,主要是对文本特征进行聚类,然后使用每个类的中心来替换该类的特性㊂该方法压缩比很低并且分类精度基本保持不变,但是复杂度较高㊂1.4.1 CHI(卡方)聚类法通过每个特征词对每个类(每个特征词得到对每个类的CHI值)贡献的计算,CHI聚类法聚类文本特征词对分类的相同贡献,使它们的共同分类模型取代了传统算法中每个单词对应一维的模式㊂1.4.2 概念索引在文本分类中,概念索引(CI)是一种简单有效的降维方法㊂通过将每个类的中心作为基向量结构的子空间(CI子空间),然后将每个文本向量映射到这个子空间,得到文本向量到子空间的表示㊂训练集所包含的分类量正是CI子空间的维数,通常小于文本向量空间的维数,从而实现向量空间的降维㊂1.4.3 应 用文献[17]对利用遗传算法和模糊聚类技术将大特征空间与有效数字相结合的两种方法进行了描述,最后利用自适应神经模糊技术实现了模式的分类㊂整个工作的目的是实现对人脑肿瘤病变分类的识别,即CT和MR图像所确定的占位性病变㊂2 深度学习方式深度学习是在2006年由Hinton等提出的一类无监督学习,它的概念来源于人工神经网络的研究㊂深度学习结合底层特征形成更抽象㊁更高层次的属性表征或特征,深层次地发现数据的分布特征表示[2]㊂深度学习与表面学习相反,现在很多学习方法都是表面结构算法,而且它们都存在一定的局限,如在有限样本的情况下复杂功能性具有局限,对复杂分类问题的泛化能力受到一定的限制[18]㊂深度学习和传统的模式识别方法间的主要区别是深度学习能够自动地从大数据中学习特征,而不是采用手工制作的特征[2]㊂在计算机视觉发展史上,五年到十年才能出现一个被广泛认可的优良特性,但是针对新的应用,深度学习能够快速从训练数据中获取新的有效特征表示㊂深度学习技术应用在普通的NLP(自然语言处理)任务中,如语义分析㊁信息检索㊁语义角色标注㊁情感分析㊁问答㊁机器翻译㊁文本分类㊁文本生成,以及信息提取㊂卷积神经网络和递归神经网络是常用的两种模型㊂接下来介绍文本特征提取的几种深度学习方法及其应用㊁改进方法和步骤㊂2.1 自编码自编码是一种前馈网络,可以学习数据的压缩分布式表示,通常以降维或流形学习为目标㊂自编码的隐藏层通常具有比输入层和输出层更紧凑的表示,它的单元比输入层或输出层要少㊂输入和输出层通常具有相同的设置,允许自编码进行无监督训练,即在输入端输入相同的数据,然后与输出层的数据进行比较㊂训练过程与传统的反向传播神经网络相同,唯一的区别在于通过输出与数据本身的比较来计算误差[2]㊂堆叠的自编码是编码的深度对应,可以简单的通过堆积层建立㊂对于每一层,它的输入是前层的学习表示,可以学习到比现有学习更为紧凑的表示㊂文献[2]中针对短文本的特点,提出了特征提取和基于深度噪声的自编码聚类算法㊂该算法利用深度学习网络将高维㊁稀疏短文本的空间矢量转换为新的㊁低维的㊁实质性的特征空间㊂实验表明,将提取的文本特征应用于短文本聚类,显著提高了聚类效果㊂文献[2]中提出使用深度学习的稀疏编码自动提取文本特征,并结合深度信念网络形成SD(标准差)算法的文本分类㊂实验表明,在训练集较少的情况下,SD算法的分类性能比传统的支持向量机低,但在处理高维数据时, SD算法比SVM算法具有更高的准确率和召回率;2.2 受限玻尔兹曼机RBM(受限玻尔兹曼机)于1986年由Smolensky 提出,是玻尔兹曼机的可见单元之间或隐藏单元之间没有连接的受限版本[2]㊂该网络由可见单元(可见向量即数据样本)和一些隐藏单元(相应隐藏的向量)组成㊂有形载体和隐向量为二进制向量,即它们取{0,㊃36㊃ 第12期 张 千等:基于深度学习的文本特征提取研究综述1}之间的数值㊂整个系统是一个双向图,边缘只存在于可见单位和隐藏单元之间,可见单元之间和隐藏单元之间没有边缘连接(如图1所示)㊂图1 RBM图1中,存在隐藏单元之间(阴影节点)没有连接而可见单元也没有连接(无阴影节点)的限制,Boltzmann 机变成一个RBM ㊂现在的模型是一个双向图㊂培训过程自动要求重复以下三个步骤:(1)在正向传递过程中,每个输入与单个权重和偏置相结合,并将结果发送到隐藏层;(2)在逆向过程中,每个激活与单个重量和偏置相结合,结果被传送到可见层进行重建;(3)在可见层,利用KL 散度对重建和初始输入进行比较,以决定结果质量㊂使用不同的权重和偏差重复上述步骤,直到重建和输入尽可能接近为止㊂2.3 深度信念网络DBN (深度信念网络)是由Hinton 等于2006年提出,他表明RBMS 可以以贪婪的方式堆放和训练[2]㊂DBN 在网络结构方面都可以看作是一个堆栈,隐藏层中可见的受限玻尔兹曼机是该层上的一层㊂经典DBN 的网络结构是由一些RBM 层和一层BP 构成的深度神经网络㊂图2是三层RBM 网络构成的DBN 网络结构㊂DBN 的训练过程包括两步:第一步是分层预训练,第二步是ne 调谐㊂图2 DBN 网络结构DBN 模型的训练过程主要分为两个步骤:(1)分别单独在没有监督下训练RBM 网络各层,并且确保作为特征向量被映射到不同的特征空间,特征信息尽可能保留㊂(2)在DBN 的最后一层建立BP 网络,将受限玻尔兹曼机的输出特征向量作为输入特征向量,并且在监督下训练实体关系分类器㊂每一层的RBM 网络仅能确保自己层的量到该层的特征向量,而不是对整个DBN 的特征向量进行优化㊂因此,反向传播网络传播自上而下的信息到每一层的RBM ,并微调整个DBN 网络㊂RBM 网络训练模型的过程可以看作是一个深度的BP 神经网络权值初始化的过程,能使DBN 克服深度BP 网络权重参数初始化导致的局部最优和长训练时间的缺点㊂步骤(1)称为在深度学习术语中的预训练,步骤(2)称为微调㊂任何基于特定应用域的分类器在BP 网络下都可以应用于有监督学习的层㊂2.4 卷积神经网络卷积神经网络(convolution neural network ,CNN )是近年来发展起来的一种高效识别方法㊂CNN 网是一个多层神经网络,每一层都是由多个二维的表面组成,每个面是由多个独立的神经元组成㊂CNN 是人工神经网络的一种,具有较强的适应性,善于挖掘数据的局部特征㊂网络结构的权重使其更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,使CNN 在模式识别的各个领域得到了应用,取得了很好的效果㊂CNN 结合本地感知区域,在时间或空间上降低采样来充分利用数据本身包含的诸如区特征之类的特征,并优化网络结构,保证一定程度的位移不变性㊂通过多年的研究,对神经网络的应用越来越多,如人脸检测㊁文件分析㊁语音检测㊁车牌识别等㊂2006年,Kussul 提出将神经网络的置换编码技术应用于人脸识别㊁手写体数字识别和小目标识别技术中,这些技术通过分类系统的一些特殊性能来完成;2012年,研究人员将视频数据中的连续帧作为神经网络输入数据的卷积,以便在时间维度上引入数据,从而识别人体运动㊂2.5 递归神经网络RNN 用来处理时序数据,在传统神经网络模型中,它从输入层到隐藏层再到输出层,这些层是完全连接的,并且每个层的节点之间没有连接㊂对于涉及顺序输入的任务,比如演讲和语言往往会更好地使用它[2](见图3)㊂RNNs 一次一个元素地处理输入序列,在隐藏的单元中保持一个状态向量,隐含地包含关于序列所有过去元素的历史信息㊂当考虑隐藏单元在不同离散时间步长上的输出时,就好像它们是深度网络中不同神经元的输出,从而知道如何运用反向传播算法来训练网络[2]㊂人工神经元(例如,时间t 中的值s t 在节点s 下分组的隐藏单元)在以前的时间步长中从其他神经元获㊃46㊃ 计算机技术与发展 第29卷Vt-1UWV VUUUX t-1XtX t+1Unfold图3 递归神经网络及其正向计算中计算时间的展开得输入(这是用黑色方块表示的,表示在一个时间步长上的延迟)㊂这样,一个递归神经网络就可以将输入序列与X t元素映射成一个带O t元素的输出序列,其中每个元素O t依赖于所有以前的X t'(对于t'<t)[2]㊂每个时间步长使用相同的参数(矩阵U,V,W)㊂反向传播算法(图1)可以直接应用于展开网络的计算图,计算所有状态S t和所有参数的总误差(例如生成正确的输出序列的日志概率)的导数[2]㊂3摇结束语文本特征项的选择是文本挖掘和信息检索的基础和重要内容㊂特征提取是指根据一定的特征提取指标,从测试集的初始特征集提取相关的原始特征子集,删除不相关或多余的特征,从而降低特征向量空间维度㊂特征提取作为学习算法的一种数据预处理方法,能更好地提高学习算法的精度,缩短学习时间㊂与其他机器学习方法相比,深度学习能从特征中检测复杂的相互作用,从几乎未处理的原始数据中学习低级特征,挖掘不易被检测到的特征,处理高基数的类成员和处理未开发的数据㊂与几个深度学习的模型相比,递归神经网络已广泛应用于自然语言处理,但是RNN很少用于文本特征提取,其根本原因是它主要以时间序列为目标㊂此外,由Ian J.Goodfellow于2014提出的生成对抗性的网络模型,短短两年时间在深度学习生成模型领域取得了显著成果㊂文中提出了一种新的可用于估计和生成对抗过程模型的框架,并将其作为无监督学习的一种突破㊂现在它主要用于生成自然图像,但在文本特征提取方面没有取得重大进展㊂深度学习中存在一些瓶颈,如监督感知和强化学习都需要大量的数据支持㊂此外,在推进计划方面表现很差,不稳定的数据质量导致的不可靠㊁不准确和不公平的问题仍需要改进㊂由于文本特征提取的固有特性,每种方法都有其优缺点㊂如果可能的话,可以应用多种提取方法来提取相同的特征㊂参考文献:[1] LECUN Y,BENGIO Y,HINTON G.Deep learning[J].Na⁃ture,2015,521(7553):436-444.[2] QIN S,LU Z.Sparse automatic encoder application in textcategorization research[J].Science Technology and Engi⁃neering,2013,13(31):9422-9426.[3] SINGH V,KUMAR B,PATNAIK T.Feature extractiontechniques for handwritten text in various scripts:a survey[J].International Journal of Soft 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使用主题模型进行文本特征抽取的步骤
使用主题模型进行文本特征抽取的步骤在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据对于我们来说是一个巨大的挑战。
如何从这些文本数据中提取有用的信息和特征，成为了研究者们关注的焦点。
主题模型作为一种有效的文本特征抽取方法，被广泛应用于文本挖掘、信息检索等领域。
本文将介绍使用主题模型进行文本特征抽取的步骤。
一、数据预处理在使用主题模型进行文本特征抽取之前，首先需要对原始文本数据进行预处理。
预处理的目的是将文本数据转化为机器可以处理的形式，并去除一些无用的信息。
具体的步骤包括：1. 分词：将文本数据按照一定的规则进行切分，将句子划分为词语的序列。
常见的分词方法有基于规则的分词和基于统计的分词。
2. 去除停用词：停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词语，如“的”、“是”等。
去除停用词可以减少特征空间的维度，提高模型的效果。
3. 词干提取：将词语还原为其词干形式，去除词语的屈折和变化形式。
例如，“running”和“runs”经过词干提取都可以还原为“run”。
4. 去除低频词：去除在整个文本语料库中出现频率较低的词语，这些词语往往对于主题模型的训练没有太大的帮助。
二、主题模型训练在数据预处理之后，接下来就是使用主题模型对文本进行训练。
主题模型是一种能够从文本中自动发现潜在主题的统计模型。
其中，最常用的主题模型是潜在狄利克雷分配模型（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。
主题模型的训练分为以下几个步骤：1. 构建词袋模型：将预处理后的文本数据转化为词袋模型。
词袋模型是一种将文本表示为词语出现的频次或者二进制指示的方法。
2. 设置主题数目：在训练主题模型之前，需要设置主题的数目。
主题数目是一个重要的参数，可以通过交叉验证等方法进行选择。
3. 训练主题模型：使用预处理后的文本数据和设置好的主题数目，训练主题模型。
主题模型的训练过程通常使用迭代的方法，通过最大化似然函数来估计模型的参数。
文本数据清洗与特征提取方法研究
文本数据清洗与特征提取方法研究引言在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据随处可见，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一项重要的研究任务。
然而，现实中存在着许多问题，如文本数据的混乱、噪声、冗余等，这就要求我们进行文本数据清洗与特征提取。
本文将就文本数据清洗的概念、方法以及特征提取的重要性和常用方法进行探讨。
第一章文本数据清洗的概念和方法1.1文本数据清洗的概念文本数据清洗是指对原始文本数据进行处理以去除噪声和冗余的过程。
文本数据在采集过程中往往会包含不必要的信息，如HTML标签、乱码等，而这些噪声数据会对后续的处理和分析造成影响。
因此，进行文本数据清洗是文本挖掘和自然语言处理的第一步。
1.2文本数据清洗的方法1.2.1去除HTML标签和特殊字符在进行文本数据清洗的过程中，首先需要去除HTML标签和特殊字符。
HTML标签是网页中的元素，包含在文本中会对后续处理造成干扰。
特殊字符指的是那些无意义或引起错误的字符，如换行符、制表符等。
1.2.2大小写转换和去除停用词将文本数据中的英文字母转换为统一的大小写形式，可以减少同一个单词多种不同大小写形式对分词和特征提取的影响。
此外，还可以通过去除停用词来进一步简化文本数据。
停用词是指那些在文本中频繁出现但没有实际意义的词汇，如“的”、“了”、“是”等。
1.2.3文本词干提取文本词干提取是指将单词转换为它的基本形式。
例如，将"running"、"runs"等单词转换为词干"run"。
这样可以减少不同形式的单词对特征提取的干扰，提高特征提取的效果。
第二章特征提取的重要性和常用方法2.1特征提取的重要性在大量的文本数据中，我们需要从中提取出有用的信息来进行进一步的分析和应用。
而特征提取就是从文本中抽取出能够表征其语义和结构的特征。
特征提取的好坏直接影响到后续分析和应用的准确性和效果。
2.2常用的特征提取方法2.2.1词袋模型词袋模型是最常用的特征提取方法之一。
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。
文本特征提取的常用方法(四)
文本特征提取的常用方法在信息检索、自然语言处理、情感分析等领域，文本特征提取是一项非常重要的工作。
它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有价值的信息，为后续的分析和处理提供支持。
本文将介绍文本特征提取的常用方法，包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和BERT等。
一、词袋模型词袋模型是文本特征提取的最基本方法之一。
它将文本表示为一个由词语构成的集合，忽略词语出现的顺序和语法结构。
在词袋模型中，每个文档可以表示为一个向量，向量的每个维度对应一个词语，值表示该词语在文档中的出现次数或者频率。
词袋模型简单易懂，适用于大规模文本数据的处理，但是它无法捕捉词语之间的关系和语义信息。
二、TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，它可以度量一个词语在文档集合中的重要性。
TF-IDF将词语的权重表示为词频（TF）和逆文档频率（IDF）的乘积，其中词频表示该词语在特定文档中的出现频率，逆文档频率表示该词语在整个文档集合中的稀有程度。
TF-IDF 能够降低常见词语的权重，提高罕见词语的权重，从而更好地反映词语的重要性。
三、Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词向量表示方法，它能够将词语映射到低维连续空间中的向量。
Word2Vec通过训练一个神经网络模型，学习词语之间的语义关系和相似度。
在Word2Vec中，每个词语都被表示为一个稠密的向量，向量之间的距离可以反映词语之间的语义关系。
Word2Vec能够更好地捕捉词语之间的语义信息，适用于自然语言处理任务中的词语表示和相似度计算。
四、BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它能够学习文本中的双向上下文表示。
BERT通过预训练大规模的语言模型，学习词语之间的语义关系和上下文信息，然后可以在各种自然语言处理任务中进行微调。
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。
基于WordNet的文本特征抽取方法研究与实验评估
基于WordNet的文本特征抽取方法研究与实验评估随着互联网的快速发展，海量的文本数据成为了人们获取信息和进行研究的重要来源。
然而，如何从这些庞大的文本数据中提取有用的特征，成为了自然语言处理领域的一个关键问题。
WordNet作为一种语义知识库，可以帮助我们理解和分析文本中的词汇关系，因此被广泛应用于文本特征抽取。
首先，我们需要了解WordNet的基本概念和结构。
WordNet是由普林斯顿大学开发的一种英语词汇数据库，它将英语单词组织成一种层次化的关系网络。
在WordNet中，单词被分为不同的词性类别，并且通过上位词、下位词、同义词等关系进行连接。
这种结构使得我们可以通过WordNet来获取词汇的语义信息，从而进行文本特征的抽取。
基于WordNet的文本特征抽取方法可以分为两个主要步骤：词汇扩展和特征表示。
在词汇扩展阶段，我们利用WordNet中的同义词关系来扩展文本中的词汇。
例如，对于一个给定的单词，我们可以通过WordNet找到它的同义词，并将这些同义词作为扩展后的词汇。
这样做的目的是丰富文本中的词汇量，提高特征的覆盖范围。
在特征表示阶段，我们将扩展后的词汇表示成向量形式，以便于计算机进行处理。
常见的表示方法有词袋模型和词向量模型。
词袋模型将文本表示为一个词汇的集合，每个词汇对应一个维度。
词向量模型则将每个词汇表示为一个实数向量，向量的维度通常较低。
这些向量表示了词汇的语义信息，可以作为文本特征进行进一步的分析和处理。
为了评估基于WordNet的文本特征抽取方法的有效性，我们可以进行一系列的实验。
首先，我们可以选择一些具有挑战性的文本任务，例如文本分类或情感分析，并使用基于WordNet的特征抽取方法来提取特征。
然后，我们可以将提取得到的特征输入到机器学习算法中进行训练和测试。
通过与其他特征抽取方法进行比较，我们可以评估基于WordNet的方法在不同任务上的性能表现。
除了性能评估，我们还可以对基于WordNet的方法进行进一步的分析。
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。
一种深度学习的文本特征提取方法研究
一种深度学习的文本特征提取方法研究随着深度学习技术的迅猛发展，文本特征提取也成为了研究的热点之一。
文本特征提取是将原始的文本数据转化为计算机可识别的特征形式，从而使深度学习模型可以更好地理解和应用文本数据。
本文将介绍一种基于深度学习的文本特征提取方法，并探讨其在实际应用中的优缺点和发展前景。
一、深度学习的文本特征提取方法深度学习模型在处理文本数据时存在一定的局限性，需要将文本数据转化为计算机可处理的特征形式。
在传统的文本分类任务中，通常采用现有的特征提取方法（如TF-IDF、Word2Vec 等）将文本数据转换为向量形式，然后再利用深度神经网络进行处理。
但是这种方法存在一些问题，比如需要手动设置特征处理的参数，特征表示方法可能不够准确，导致模型性能不佳等。
近年来，研究人员提出了一些基于深度学习的文本特征提取方法，主要包括卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）等，这些方法可以自动学习文本数据的特征表示，不需要手动设置参数，能够充分挖掘文本数据中的信息。
1、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别领域的深度学习模型，但其也可以应用于文本分类任务中的特征提取。
CNN 模型基于卷积运算，可以捕捉文本数据的局部信息，同时通过最大池化（Max Pooling）操作，可以提取文本数据的特征。
在文本分类任务中，通常将文本数据转换为词向量矩阵，然后利用卷积神经网络进行卷积和池化操作，最终得到文本数据的特征表示，利用全连接层进行分类。
CNN 的优点是计算速度快，适合处理大量的文本数据。
不过缺点是不能处理文本数据中的序列信息，对于短文本数据分类效果不佳。
2、长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种递归神经网络，其可以有效地处理文本序列数据中的长期依赖关系。
LSTM 模型具有较好的记忆性，可以捕捉文本序列数据中的语义信息，同时保留文本数据中的序列信息。
金融数据分析中的文本挖掘方法研究
金融数据分析中的文本挖掘方法研究金融数据分析中包含了大量的文本信息，这些数据包含了投资者的意见、市场研究报告、新闻报道等等。
在这些文本信息中，蕴含着对市场走势的诸多线索和预测，因此文本挖掘方法在金融数据分析中具有重要的应用价值。
文本挖掘是一种从大规模文本数据中提取信息和知识的技术，它结合了自然语言处理、数据挖掘和信息检索的方法。
在金融数据分析中，文本挖掘方法常常被用来实现以下几个目标：1. 情感分析：通过对文本中的语义和情感进行分析，判断市场参与者对某个资产、公司或者市场趋势的观点是积极的、消极的还是中立的。
这种情感分析可以帮助投资者更好地理解市场的情况和预测市场的未来走势。
2. 舆情监测：通过对新闻报道、社交媒体评论和论坛讨论等海量文本进行挖掘，识别出对某个股票或者市场有重要影响的信息，帮助投资者把握市场的风险和机会。
3. 主题建模：通过对金融领域的文本进行主题建模，识别出文本中潜在的主题和话题。
这种主题建模可以帮助投资者更好地理解市场的结构和格局，并从中获取洞察。
4. 事件提取：通过对新闻报道和公告信息等文本进行挖掘，识别出金融领域中的重要事件和突发事件，并分析其对市场的影响。
这种事件提取可以帮助投资者及时了解市场的重要动态，做出相应的投资决策。
为了实现以上目标，金融数据分析中的文本挖掘方法通常包括以下几个步骤：1. 数据清洗：金融领域的文本数据通常包含大量的噪声和无效信息，因此首先需要对数据进行清洗和预处理。
这包括去除停用词、标点符号等，统一文本的格式和编码，以及处理缺失数据和错误数据等。
2. 文本特征提取：在文本挖掘中，将文本转换成数值型特征是非常重要的一步。
常用的文本特征提取方法包括词袋模型（Bag-of-Words）、词频-逆文档频率（TF-IDF）、Word2Vec等。
这些方法可以将文本转换成向量表示，便于后续的分析和建模。
3. 模型构建：选择合适的机器学习算法或者深度学习模型，对文本数据进行建模和预测。
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文本特征提取方法研究______________________________________________________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。
用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。
特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。
在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。
相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。
因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。
这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。
如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。
特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。
文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。
通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。
特征选取的方式有4种：(1)用映射或变换的方法把原始特征变换为较少的新特征；(2)从原始特征中挑选出一些最具代表性的特征；(3)根据专家的知识挑选最有影响的特征；(4)用数学的方法进行选取，找出最具分类信息的特征，这种方法是一种比较精确的方法，人为因素的干扰较少，尤其适合于文本自动分类挖掘系统的应用。
随着网络知识组织、人工智能等学科的发展,文本特征提取将向着数字化、智能化、语义化的方向深入发展,在社会知识管理方面发挥更大的作用。
二、文本特征向量经典的向量空间模型(VSM)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。
VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。
当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。
文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。
文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1,T2,…Tn)及其权值Wi代表目标信息,在进行信息匹配时,使用这些特征项评价未知文本与目标样本的相关程度。
特征词条及其权值的选取称为目标样本的特征提取,特征提取算法的优劣将直接影响到系统的运行效果。
设D为一个包含m个文档的文档集合,Di为第i个文档的特征向量,则有D={D1,D2,…,Dm},Di=(di1,di2,…,din),i=1,2,…,m其中d ij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)为文档Di中第j个词条tj的权值,它一般被定义为tj在Di中出现的频率tij的函数,例如采TFIDF函数,即dij=tij*log(N/nj)其中,N是文档数据库中文档总数,nj是文档数据库含有词条tj的文档数目。
假设用户给定的文档向量为Di,未知的文档向量为Dj,则两者的相似程度可用两向量的夹角余弦来度量,夹角越小说明相似度越高。
相似度的计算公式如下:通过上述的向量空间模型,文本数据就转换成了计算机可以处理的结构化数据,两个文档之间的相似性问题转变成了两个向量之间的相似性问题。
三、基于统计的特征提取方法(构造评估函数)这类型算法通过构造评估函数,对特征集合中的每个特征进行评估,并对每个特征打分，这样每个词语都获得一个评估值,又称为权值。
然后将所有特征按权值大小排序,提取预定数目的最优特征作为提取结果的特征子集。
显然,对于这类型算法,决定文本特征提取效果的主要因素是评估函数的质量。
TF-IDF：单词权重最为有效的实现方法就是TF*IDF,它是由Salton在1988年提出的。
其中TF称为词频,用于计算该词描述文档内容的能力;IDF称为反文档频率,用于计算该词区分文档的能力。
TF*IDF的指导思想建立在这样一条基本假设之上:在一个文本中出现很多次的单词在另一个同类文本中出现次数也会很多,反之亦然。
所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度,就可以体现同类文本的特点。
另外还要考虑单词区别不同类别的能力,TF*IDF法认为一个单词出现的文本频率越小,它区别不同类别的能力就越大,所以引入了逆文本频度IDF的概念,以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度。
TFIDF法是以特征词在文档d中出现的次数与包含该特征词的文档数之比作为该词的权重，即其中，tfi(t,d)表示词t在文档d中的出现频率，N表示总的文档数，DF(t)表示包含t的文档数。
用TFIDF算法来计算特征词的权重值是表示当一个词在这篇文档中出现的频率越高，同时在其他文档中出现的次数越少，则表明该词对于表示这篇文档的区分能力越强，所以其权重值就应该越大。
将所有词的权值排序,根据需要可以有两种选择方式:(1)选择权值最大的某一固定数n个关键词;(2)选择权值大于某一阈值的关键词。
一些实验表示,人工选择关键词,4∽7个比较合适,机选关键词10∽15通常具有最好的覆盖度和专指度。
TFIDF算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取TF词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。
另外考虑到单词区别不同类别的能力，TFIDF法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。
因此引入了逆文本频度IDF的概念，以TF和IDF的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值TF 的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。
但是在本质上IDF 是一种试图抑制噪音的加权，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。
IDF的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以TFIDF法的精度并不是很高。
此外，在TFIDF算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。
特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。
因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。
词频方法(Word Frequency)词频是一个词在文档中出现的次数。
通过词频进行特征选择就是将词频小于某一闭值的词删除，从而降低特征空间的维数。
这个方法是基于这样一个假设，即出现频率小的词对过滤的影响也较小。
但是在信息检索的研究中认为，有时频率小的词含有更多的信息。
因此，在特征选择的过程中不宜简单地根据词频大幅度删词。
文档频次方法(Document Frequency)文档频数(Document Frequency,DF)是最为简单的一种特征选择算法,它指的是在整个数据集中有多少个文本包含这个单词。
在训练文本集中对每个特征计一算它的文档频次，并且根据预先设定的阑值去除那些文档频次特别低和特别高的特征。
文档频次通过在训练文档数量中计算线性近似复杂度来衡量巨大的文档集，计算复杂度较低，能够适用于任何语料，因此是特征降维的常用方法。
在训练文本集中对每个特征计算它的文档频数,若该项的DF 值小于某个阈值则将其删除,若其DF 值大于某个阈值也将其去掉。
因为他们分别代表了“没有代表性”和“没有区分度”2种极端的情况:DF 特征选取使稀有词要么不含有用信息,要么太少而不足以对分类产生影响,要么是噪音,所以可以删去。
DF 的优点在于计算量很小,而在实际运用中却有很好的效果。
缺点是稀有词可能在某一类文本中并不稀有,也可能包含着重要的判断信息,简单舍弃,可能影响分类器的精度。
文档频数最大的优势就是速度快,它的时间复杂度和文本数量成线性关系,所以非常适合于超大规模文本数据集的特征选择。
不仅如此,文档频数还非常地高效,在有监督的特征选择应用中当删除90%单词的时候其性能与信息增益和x2统计的性能还不相上下。
DF 是最简单的特征项选取方法,而且该方法的计算复杂度低,能够胜任大规模的分类任务。
但如果某一稀有词条主要出现在某类训练集中,却能很好地反映类别的特征,而因低于某个设定的阈值而滤除掉,这样就会对分类精度有一定的影响。
互信息(Mutual Information)互信息衡量的是某个词和类别之间的统计独立关系,某个词t 和某个类别Ci 传统的互信息定义如下:(,)(,)log ()()(|) log ()i i i i i P w C MI w C P w P C P C w P C ⎛⎞=⎜⎟⎝⎠⎛⎞=⎜⎟⎝⎠互信息是计算语言学模型分析的常用方法，它度量两个对象之间的相互性。