一种基于PCA的组合特征提取文本分类方法
基于混合特征选择算法的抑郁症分类方法
基于混合特征选择算法的抑郁症分类方法
王玥;沈潇童;王苏弘;陈芋圻;邹凌
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2022(39)4
【摘要】使用尽可能少的特征进行快速而准确地诊断抑郁病症在临床应用中十分重要,然而单一传统特征选择算法仅保留特征的一种特性而忽略其他特性。
针对这种情况,提出以混合特征算法联合遗传算法来选择分类特征集。
利用信号间的相位锁定构建了五个频段下两组被试的脑功能连接矩阵,并根据t检验的结果,将具有显著差异(p<0.05)的连接值作为特征。
面对高维特征,提出使用基于互信息的二次规划特征选择和费舍尔分数对所有特征分别进行排序,并将二者的前100个特征进行交集或者并集的包装处理。
通过遗传算法进一步选择最优子集进行分类。
实验结果表明,该分类法不仅将特征数目降维了90%以上,还拥有最高的分类精度,达到96.8%。
【总页数】6页(P110-115)
【作者】王玥;沈潇童;王苏弘;陈芋圻;邹凌
【作者单位】常州大学信息科学与工程学院;常州市生物医学信息技术重点实验室;苏州大学附属第三医院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于多层MapReduce的混合网络流量分类特征选择方法
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5.文本分类中基于CHI和PCA混合特征的降维方法
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文本分类及其特征提取
文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。
文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。
在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。
特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。
下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。
常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。
- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。
TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。
TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。
-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。
将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。
Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。
- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。
Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。
高维数据降维算法在文本分类中的应用研究
高维数据降维算法在文本分类中的应用研究随着互联网的发展，海量的文本数据不断积累，文本分类成为了一个越来越重要的问题。
传统的文本分类方法主要是基于特征提取和机器学习算法的手工设计，但是随着数据规模和特征维度的不断增加，这种方法的计算复杂性越来越高，而且容易过拟合。
因此，如何利用降维算法来提高文本分类的效率和准确性成为了一个热门的研究方向。
高维数据降维算法可以将高维空间中的数据映射到低维空间中，从而降低了计算复杂度，同时可以提高模型的准确率。
当前，常用的降维算法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、流形学习等。
这些算法可以有效地减少文本特征的维度，从而提高文本分类的效率和准确率。
主成分分析是一种常用的降维算法，它将原始的高维数据通过线性变换映射到低维空间中，并且保留了数据的大部分信息。
这个算法的核心是将数据集中的方差最大化，使得不同特征之间的冗余信息最小化。
在文本分类中，主成分分析通常用于降低文本词向量的维度，可以将文本特征压缩到一个较小的维度空间中进行处理，从而提高文本分类的效率。
独立成分分析是一种非线性降维算法，它可以将多个随机变量的混合信号分解为互相独立的非高斯分布信号。
在文本分类中，通过独立成分分析可以减少文本中词语之间的冗余信息，提高文本特征的可解释性和分类精度。
流形学习是一种基于局部邻域结构的非线性降维算法，它可以在保留数据流型结构的前提下降低数据维度。
流形学习可以有效地处理非线性特征，因此在文本分类中被广泛应用。
通过流形学习可以将高维的文本特征映射到一个低维流形空间中，从而提高文本分类的准确率和效率。
此外，还有其他一些降维方法，如t分布随机邻域嵌入（t-SNE）、随机投影等，这些方法在文本分类中也有广泛的应用。
总的来说，高维数据降维算法在文本分类中有着广泛的应用，可以大大提高分类的效率和准确率。
但是，在实际应用中，不同的算法适用于不同的数据集和特征集，需要根据具体情况进行选择和优化。
核PCA神经网络集成算法在文本识别中的应用
核PCA神经网络集成算法在文本识别中的应用
孙永科;周开来
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2013(29)8
【摘要】文本识别问题是模式分类中的一类重要的识别问题,也是较难处理的一类。
该类问题中往往存在很多冗余属性,因此传统的分类方法对它的效果一般不好。
本
文针对文本识别问题,提出了一种基于核主成分分析的神经网络集成算法,该算法首
先利用核主成分分析进行降维,合理的去除冗余属性,然后再利用神经网络集成算法
进行分类学习。
在文本分类数据集上的实验说明,本文算法可以有效地提高文本分
类问题的分类性能。
【总页数】3页(P124-126)
【关键词】文本识别;冗余属性;核主成分分析;神经网络集成
【作者】孙永科;周开来
【作者单位】西南林业大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用 [J], 李剑;江成顺;
侯毅刚
2.PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法 [J], 史鹤欢;许悦雷;马时平;李岳云;李
帅
3.基于遗传算法的神经网络集成在人耳识别中的应用 [J], 陈春兰;曾黄麟;许立志
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5.基于BP神经网络和PCA混合算法的人脸识别 [J], 程璟星;康智强;谢鹏志
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基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型
基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型1. 内容综述随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域中的情感分类模型已经取得了显著的成果。
现有的情感分类模型在处理跨模态数据时仍然面临一些挑战，例如文本和图像之间的语义不匹配、特征提取不足等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型首先将输入的文本和图像分别进行特征提取，然后通过多尺度特征融合的方式将不同尺度的特征进行整合。
本文采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的方式进行特征提取。
CNN 主要用于提取图像特征，而RNN则用于处理文本序列。
在特征融合过程中，本文采用了注意力机制(Attention Mechanism)来实现不同尺度特征之间的关联性。
通过一个全连接层将整合后的特征进行分类，得到最终的情感分类结果。
为了验证本文提出的模型的有效性，我们在多个公开的情感分类数据集上进行了实验，并与其他经典方法进行了比较。
实验结果表明，本文提出的基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型在各个数据集上均取得了较好的性能，有效解决了现有方法在处理跨模态数据时面临的问题。
1.1 背景与意义随着互联网的普及和多媒体技术的发展，图文信息在人们生活中占据了越来越重要的地位。
情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在识别和分析文本中的主观信息，对于理解用户需求、调整产品和服务以及维护用户关系具有重要意义。
传统的基于文本的情感分析方法往往忽略了图文之间的关联性，导致对情感的判断不够准确和全面。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型通过结合文本和图像信息，充分利用跨模态特征，提高情感分类的准确性。
多尺度特征融合能够捕捉不同尺度下的信息，使得模型具有更强的表征能力。
本文的研究不仅有助于提高图文情感分析的性能，而且对于丰富和完善自然语言处理技术具有重要的理论意义和应用价值。
如何选择适合的特征工程方法比较
如何选择适合的特征工程方法比较在机器学习领域中，特征工程是一个非常重要的步骤，它对于构建高性能的预测模型至关重要。
选择适合的特征工程方法比较重要，能够帮助我们更好地理解数据，并提取出最相关、最具有预测能力的特征。
本文将介绍几种常用的特征工程方法，并对它们进行比较，以帮助读者选择适合的方法。
第一种特征工程方法是统计特征。
统计特征是对数据进行统计分析，将统计指标作为特征。
常见的统计指标包括均值、方差、最大值、最小值和中位数等。
统计特征能够捕捉数据的集中趋势、离散程度以及异常值等特征，对于数据探索和建模是非常有用的。
此外，还可以通过组合统计特征来创建新的特征，例如计算两个特征的差值或比值。
第二种特征工程方法是基于信息增益的特征选择。
信息增益是用于衡量特征对于分类任务的重要性的指标，它可以帮助我们选择对分类有最大贡献的特征。
常用的信息增益算法包括信息增益比、卡方检验和基尼系数等。
这些算法通过计算特征与目标变量之间的关联程度，来评估特征的重要性。
一般来说，具有较高信息增益的特征更具有预测能力。
第三种特征工程方法是基于主成分分析（PCA）的降维。
PCA是一种经典的降维方法，能够将高维数据转换为低维空间。
通过保留数据中的主要成分，PCA能够降低数据的维度并保持数据的总体结构。
PCA的主要思想是通过线性组合将属性之间的相关性减少到最低，并使用较少数量的主成分来表示整个数据集。
特征降维可以减少冗余信息，提高模型的泛化能力。
第四种特征工程方法是基于特征选择的降维。
与PCA不同，特征选择是通过评估特征的重要性和相关性来选择最相关的特征子集。
常见的特征选择算法包括方差选择、相关系数和互信息等。
这些算法能够帮助我们识别和选择与目标变量最相关的特征，从而减少数据的维度和计算复杂度。
第五种特征工程方法是基于文本的特征提取。
对于文本数据，需要将其转换为机器学习算法可以处理的数值特征。
常见的文本特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF模型。
一种基于PCA和RS的文本特征抽取方法
一种基于PCA和RS的文本特征抽取方法康涛【摘要】提出一种基于PCA(主成分分析)和RS(粗糙集)的文本特征抽取方法.首先利用PCA将n维词语特征-文档矩阵变换为一个m维的正交矩阵,再采用RS的方法时m维新特征进行进一步的约简.实验结果表明,新的特征抽取方法用于垃圾邮件过滤能有效的提高垃圾邮件过滤的正确率和召回率.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)010【总页数】3页(P88-90)【关键词】PCA;RS;特征抽取;特征约简【作者】康涛【作者单位】信息工程学院,河南,郑州,450002【正文语种】中文【中图分类】TP3111 引言传统的向量空间模型(VSM)下的文本表示，一般可以选择字、词或者词组作为特征项，但是无论选择什么作为特征项，文本向量空间的维数都是十分高的，这样的高维空间使得系统在运行过程中需要大量的时间和空间。
具体在文本分类中，如果不加选择地把出现的词汇都放入特征项集合中，势必会降低系统的效率和性能，这就需要在不降低系统性能的情况下，对高维文本空间进行有效的降维处理，抽取出最佳分类特征集合。
目前，文本特征抽取主要是在特征-文档矩阵的基础上采用某种特征评估函数对每个特征进行评估，通过设定阈值保留一定数量的特征来完成的。
但这种特征抽取方法是在假设特征项之间是独立下进行的，这种简单性假设势必会造成大量分类信息的丢失，影响后面文本分类的结果。
针对上面方法的局限性，本文提出了一种基于主成分和粗糙集的文本特征抽取方法。
因为PCA方法充分考虑到特征项之间的相关性，他将原始的特征-文档矩阵转换为低维的正交特征矩阵Y，此矩阵由原始特征-文档矩阵的主成分组成，他们保留了原始矩阵最多的特征信息，而且新特征之间是互不相关的，不会因为约去某个特征而丢失有用信息，所以利用PCA进行特征抽取能获得的最佳描述特征，但是他们不一定是最佳的分类特征。
另一个方面，RS方法提供了降低维数的一个合理途径和最佳分类特征，所以在PCA基础上再利用RS的方法进行进一步的特征抽取，最终获得最佳分类特征，实验结果证明采用本文特征抽取方法抽取的特征对提高邮件过滤的正确率和召回率很有效。
机器学习模型的特征提取技巧
机器学习模型的特征提取技巧特征提取是机器学习中至关重要的一步，它涉及将原始数据转化为可供机器学习算法使用的特征向量。
正确选择和提取特征对于模型的准确性和性能至关重要。
本文将介绍几种常用的机器学习模型特征提取技巧。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的无监督降维技术。
它可以将高维数据集转换为低维表示，同时保留最重要的信息。
通过找到数据中的主成分，可以将数据中的变化最大化的投影到新的坐标系中。
二、线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种有监督的降维方法，主要用于分类任务。
LDA 通过将数据投影到低维空间，使得投影后的数据在类内方差最小、类间方差最大。
它能够提取出最能区分不同类别的特征。
三、自编码器（Autoencoder）自编码器是一种无监督学习方法，它通过将输入数据压缩为一个较低维度的表示，并通过重构输入数据的方式进行训练。
自编码器选取的低维表示可以被用作特征向量，用于后续的机器学习任务。
四、深度卷积神经网络（DCNN）深度卷积神经网络是一种擅长图像处理的神经网络结构。
它通过多层卷积、池化和全连接层，可以从原始图像中提取出高层次的抽象特征。
这些特征可以被用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。
五、词袋模型（Bag-of-Words）词袋模型是一种常用的文本特征提取方法。
它将文本中的单词转化为一个固定长度的向量，忽略了单词在文本中的顺序。
通过统计每个单词在文本中的出现次数或使用TF-IDF值，可以得到一个表示文本的特征向量。
六、Word2VecWord2Vec是一种用于将单词表示为实数向量的技术。
它通过学习上下文中单词的分布模式，将单词映射到一个低维向量空间中。
Word2Vec可以捕捉到词语之间的语义和关联关系，成为了自然语言处理任务中重要的特征提取方法。
综上所述，特征提取是机器学习模型中至关重要的一步。
本文介绍了几种常用的特征提取技巧，包括主成分分析、线性判别分析、自编码器、深度卷积神经网络、词袋模型和Word2Vec。
基于特征值提取文本分类方案
目录一、综述 2（一）实现目标 2（二）主要功能 2二、总体架构 2三、各模块建模挖掘层详解 4（一）无监督学习模块 4（二）有监督学习模块 5四、输入层和输出层详解 5（一）输入层 5（二）输出层 5基于特征值提取文本分类设计方案一、综述（一）实现目标本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。
对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。
该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。
新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。
该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。
（二）主要功能该模块的主要功能包括以下几个方面：● 对原始语料库进行中文分词、去除停用词● 词性过滤，只提取名词，动词● 按类别进行特征词提取● 特征词权重计算● 文本分类二、总体架构三、挖掘层详解1.文本分词中文分词采用开源的Ansj分词工具，基于中科院的 ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。
Ansj是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的分词工具，目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”，可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。
Ansj实现了用户自定义词典的动态添加删除，当然，也支持从文件加载词典。
用户自定义词典默认路径：项目目录/library/userLibrary/userLibrary.dic。
格式为：[自定义词] [词性] [词频]，其中[词性]和[词频]两项可以空缺不写。
本项目在Ansj原本自带的词典（367425条）基础上，扩展了以下词典：1) 从数据库中抽取的电信业务词库（5767条）2) 广深东佛城市信息精选词库（来源：搜狗细胞词库）（62617条）3) 搜狗标准词库（392778条）4) 搜狗精选词库（392507条）5) 搜狗万能词库（362333条）本模块还提供了从数据库加载词库的功能。
核PCA神经网络集成算法在文本识别中的应用_孙永科
1 核主成分分析与神经网络集成算 法分析
1.1 核主成分分析 1.1.1 主成分分析基本原理
主成分分析[2]的主要目的就是从k个特征属性中找 出最能代表原始特征属性的c个新属性。与特征选择算 法不同的是，主成分分析方法得到的属性并不是原始 属性的一个子集，该方法得到的c个新属性中的每一个 属性都是对原始属性进行组合产生的。原始属性集合， 经过主成分分析方法处理后，可以被投影到一个较小 的数据集合中。因此，主成分分析是一种有效的降维方 法。 1.1.2 主成分分析的求解
P
i
P
贡献率为λi/Σλ（k i=1,2,…，p），累计贡献率为Σλk/Σλk
k=1
k=1 k=1
（i=1,2,…，p）。一般取累计贡献率达85%-95%的特征值
λ1,λ2,…，λm 所对应的第1、第2、…、第m（m≤p）个主成分。
特点则是可重复取样，不同网络成员的训练集的规模 通常与原始训练集相当，训练示例允许重复选取。对于 问题（2），周志华等提出基于遗传算法的选择性神经网 络集成方法[7]，首先训练出一批神经网络成员，然后利 用遗传算法对它们进行选择确定。该方法可以有效地 减小神经网络集成的规模，增强成员网络之间的差异 性，提高了神经网络集成算法的泛化性能。
算法
精度/%
本文 NNEKPCA 算法
92.3
传统神经网络集成算法
89.7
1.1.3 核主成分分析方法 传统主成分分析方法一般只能处理线性数据集，
然而现实生活中的很多高维数据集往往是非线性的， 例如文本分类数据集。对于非线性数据集，通常可以借 助于核方法进行主成分分析，也就是利用核主成分分 析。核主成分分析方法[3]首先选取核函数将数据集隐式
（1）利用核函数K（xi,x）j =（准（x）i ·准（x）j ），将上述线性 变换推广为非线性变换，即将输入空间χ=Rn 的点映射 到Hilbert空间。映射函数如下：
简述文本特征提取的主要思路和步骤。
简述文本特征提取的主要思路和步骤。
文本特征提取是指从文本数据中提取出有代表性的特征信息，以便用于文本分类、信息检索、情感分析等自然语言处理任务。
其主要思路是将文本转化为计算机能够理解和处理的数值型特征。
下面是文本特征提取的主要步骤：1. 分词：将文本按照一定的规则分割成单个词语。
分词是文本特征提取的基础步骤，常用的分词工具有jieba、NLTK等。
2. 去停用词：去除常用词汇，如“的”、“是”、“了”等，这些词在文本中频繁出现，但对文本内容没有实际意义。
3. 提取词干或词形：将词语还原为其原始的词根形式或规范化的形式。
例如，“running”可以还原为“run”。
4. 构建词典：根据文本中出现的词频统计，构建一个词典，将每个词映射到一个唯一的整数标识。
5. 特征表示：使用词袋模型（Bag-of-Words）或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型将文本转化为数值特征。
a. 词袋模型：将文本表示为每个词在文本中出现的次数。
例如，一段文本"the cat is black"可以表示为一个向量[1, 1, 1, 1, 0, 0]，其中对应的词为["the", "cat", "is", "black", "dog", "house"]。
b. TF-IDF模型：考虑每个词的在文本集合中的重要性。
TF表示词频，IDF表示逆文本频率，TF-IDF值是词频和逆文本频率的乘积。
TF-IDF的主要思路是，一些在当前文本中频繁出现的词汇可能对判断文本的内容没有帮助，而那些在文本集合中罕见但在当前文本中频繁出现的词汇，可能具有更重要的意义。
6. 特征选择：根据特征的信息增益、卡方检验、互信息等方法，选择最具有代表性和区分度的特征词。
基于PCA和kNN混合算法的文本分类方法
投 影 空 间 中的 完 整 的 数 据 向量 ， 从 而 减 少 了计 算 的复 杂性 。 新 的 文 本 被 投 影 到 较 低 维 的 空 间 ， ｋ ＮＮ仅 使 用每 个 轴 的 邻 居
执行 ， 基 于更接 近原始空 间和投影 空间且沿着投影成分 的主向量。为 了验证 该方法的有效性 ， 针 对 Ｒｅ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ 标准数据集进 行 实验 ， 实验结果显示 ， 新提 出的模型显著优 于 ｋ ＮＮ和标准 Ｐ Ｃ Ａ— ｋ ＮＮ混合 算法， 同时保持 了相似的分类精确度 。
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ０ ９－ ３ ０ ４ ４
Ｅ－ｍ ａ ｉ ｈ ｅ ｄ ｕｆ ＠ｄｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． Ｃ Ｂ
Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电脑 知识 与技术
Ｖｏ １ ． １ １ ， Ｎｏ ． １ ０ ， Ａｐ ｒ ｉ ｌ ２ ０１ ５
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｄ ｎ ｚ ｓ ． ｎ ｅ ｔ ． ｃ ａ
Ｔｅ ｈ ＋８６ —５５ １ －６ ５６ ９ ０９ ６３ ６ ５６ ９０ ９６ ４
基于 Ｐ Ｃ Ａ和 ｋ ＮＮ混合 算法 的文 本 分 类 方法
经典的PCA算法在数据分析中的应用
经典的PCA算法在数据分析中的应用主题：经典的PCA算法在数据分析中的应用数据分析是现代社会中极为重要的一个领域。
在从大量数据中提取信息、进行分析与决策方面，经典的PCA算法被广泛应用。
PCA是Principal Component Analysis的缩写，中文翻译为主成分分析方法。
本文将从两个层面解释PCA算法在数据分析中的应用，分别为：PCA算法原理以及PCA算法在实际应用中的运用。
PCA算法原理PCA算法其实是一种线性代数的分析方法，其本质是对数据的分解与表示。
在具体过程中，PCA首先对原始数据的协方差矩阵进行特征分解，然后将数据投影到新的坐标系上，使得投影后的数据各个维度之间相互独立，从而方便后续的分析与处理。
举例来说，假设我们有一些数据X={x1, x2, …, xn}，其中xi表示第i条数据的各个维度特征。
我们首先需要计算X的协方差矩阵，其定义如下：其中E[X]表示X的期望，即X中各个维度特征的平均值。
Σ表示协方差矩阵，其中Σij表示第i个维度特征与第j个维度特征之间的协方差。
通过对Σ进行特征分解，我们可以获得其对应的特征值λi以及相应的特征向量vi。
PCA算法的核心思想是，将特征值较大的特征向量所构成的新坐标系作为目标空间，并将数据投影到该空间上，从而实现数据的降维与去噪的目的。
PCA算法在实际应用中的运用除了对原始数据进行降维与去噪之外，PCA算法在实际应用中还具有许多重要的作用。
下面分别从数据分析与机器学习的角度，介绍PCA在实际应用中的运用。
数据分析方面：PCA算法被广泛应用于数据可视化、异常检测、聚类分析等方面。
在数据可视化方面，PCA可以用于将高维数据投影到二维或三维空间中，使得研究者可以更加直观地分析数据的分布情况。
在异常检测方面，PCA可以用于检测数据中的异常点，例如在金融领域中，可以通过PCA算法检测某个交易记录是否异常。
在聚类分析方面，PCA可以用于降低数据的维度，使得数据更加易于聚类，从而方便后续的聚类分析。
基于PCA的XML文档特征提取方法
０ 引 言
ＸＭＬ是 一 种 半 结 构 化 的 数 据 描 述 语 言 ，其 具 有 的 自描 述 性 、 扩 展 性 、 构 和 内容 两 重 特 性 使 得 其 得 到 了 广 泛 的 可 结 应用“ 尤其近年来 ， 对海量 的 Ｘ ， 面 ＭＬ数 据 ， 何 发 现 有 用 信 如
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聚类与PCA融合的特征提取方法研究
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇ ｅｒ ｇ ａｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔ ｎｉ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｏ ｓ ｅ ｎ ｎ ｃｉ
◎ 形、 图 图像 、 式 识 别 ◎ 模
聚 类与 Ｐ Ａ融合 的特征提 取方法研究 Ｃ
张 勇 ， 陈 莉
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领域的重要 目 。为了提高分类性能 ， 标 总是要最 大限度地提取 前所有特征的线性组合 ， 用较少的特征代替原始的较多的特 征 特征信息 ， 随着特征数 目的增加分类性能会有所提高。 但是 ， 当 将大大减少后续分类的计算量 ， 同时对提高分类的准确率也是 然而通过对 Ｐ Ａ方法的深入研究发现 ， Ｃ 当原始特征 特征增加到一定程度后 ， 不仅带来了维数灾难 ， 且增 加特 征 有帮助 的。 而 特别是高度多重相关时 ， 进行 Ｐ Ａ分析将使数 Ｃ 反而会使分类性能下降【 因此 ， １ ］ 。 特征降维便 成为模式识别的关 存在多重相关 ， 据 变异方 向指 向多重相关变量 ［ 即主成分 中将更多地包含多 司 ， 键技术之一 ， 它包括特征选择和特征提取两部分 。 非相关变量的信息被弱化 ， 甚至可能被完 特征选择是指从原始特征集 中选择使某种评估标准（ 如分 重相关变量 的信息 ， 结果将导 类） 最优 的特征子集 。特征提取是指将 原有的特征空 间进 行 全忽略。在非相关变量包含重要分类信 息的情况下 ，
基于特征值提取文本分类实施方案
基于特征值提取文本分类方案————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：目录一、综述 (4)（一）实现目标 (4)（二）主要功能 (4)二、总体架构 (5)三、各模块建模挖掘层详解 (7)（一）无监督学习模块 .......................................... 错误!未定义书签。
（二）有监督学习模块 .......................................... 错误!未定义书签。
四、输入层和输出层详解 (9)（一）输入层 (9)（二）输出层 (9)基于特征值提取文本分类设计方案一、综述（一）实现目标本模块实现了对文本文档集合的分类特征值提取。
对输入的分类文档，基于词频、互信息、类别信息的综合特征，从每个分类中挖掘出对应的有效特征值。
该模块还实现了对特征值的权重计算，按照特征词的权重值，构造了分类器。
新增文本可以通过文本分类器进行分类，无法分类的文本可以人工分类后重新执行特征值抽取功能，重新调整特征值，从而达到优化分类器的目的。
该模块由Java编写，可用于任何需要挖掘文本主题的项目中，也可以单独使用。
（二）主要功能该模块的主要功能包括以下几个方面：●对原始语料库进行中文分词、去除停用词●词性过滤，只提取名词，动词●按类别进行特征词提取●特征词权重计算●文本分类二、总体架构训练数据预处理词库停用词词性过滤综合特征选择权重计算主题权重文件输出（主题名，前N 个特征，特征权重）待分析数据预处理词库停用词改进贝叶斯的快速文本分类器分类结果输入层数据挖掘层输出层三、挖掘层详解1. 文本分词中文分词采用开源的Ansj分词工具，基于中科院的ictclas 中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM），比其他常用的开源分词工具（如mmseg4j）的分词准确率更高。
Ansj是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的分词工具，目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”，可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提取等领域，支持行业词典、用户自定义词典。
一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法
山东科学ＳＨＡＮＤＯＮＧＳＣＩＥＮＣＥ第３２卷第６期２０１９年１２月出版Ｖｏｌ.３２Ｎｏ.６Ｄｅｃ.２０１９ＤＯＩ:１０.３９７６/ｊ.ｉｓｓｎ.１００２￣４０２６.２０１９.０６.０１５收稿日期:２０１９￣０８￣２８基金项目:山东省重点研发计划(２０１８ＧＧＸ１０１０１２)作者简介:曹鲁慧(１９７５ )ꎬ女ꎬ工程师ꎬ研究方向为智慧校园ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｃａｏｌｈ＠ｓｄｕ.ｅｄｕ.ｃｎ∗通信作者ꎬ陈通ꎬ男ꎬ工程师ꎬ研究方向为计算机视觉ꎮＴｅｌ:１８６１５５０９６１０ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｃｈｅｎｔｏｎｇ＠ｓｄａｓ.ｏｒｇ一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法曹鲁慧１ꎬ邓玉香２ꎬ陈通３∗ꎬ李钊４(１.山东大学ꎬ山东济南２５０１００ꎻ２.山东财源保障评价中心ꎬ山东济南２５０００１ꎻ３.山东省电子政务大数据工程技术研究中心ꎬ山东济南２５００１４ꎻ４.齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)山东省计算机网络重点实验室ꎬ山东济南２５００１４)摘要:提出了一种基于卷积循环神经网络的文本特征提取方法ꎬ同时对比使用统计学中的ＴＦ￣ＩＤＦ以及Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法的文本特征表示ꎬ将提取的特征分别放入ＳＶＭ与随机森林分类器中对来源于中国知网的中文学术论文数据集进行分类ꎮ实验结果表明ꎬ使用卷积神经网络和卷积循环神经网络特征提取模型提取的特征所取得的分类效果比ＴＦ￣ＩＤＦ㊁Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ特征提取方法得到的分类效果更好ꎬ同时使用ＳＶＭ和随机森林分类器取得的分类效果略好于原生的神经网络ꎮ关键词:卷积神经网络ꎻ卷积循环神经网络ꎻ特征提取ꎻ文本分类中图分类号:ＴＰ３９１.１㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００２￣４０２６(２０１９)０６￣０１０６￣０６开放科学(资源服务)标识码(ＯＳＩＤ):Ａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ￣ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔ￣ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＣＡＯＬｕ￣ｈｕｉ１ꎬＤＥＮＧＹｕ￣ｘｉａｎｇ２ꎬＣＨＥＮＴｏｎｇ３∗ꎬＬＩＺｈａｏ４(１.ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＪｉｎａｎ２５０１００ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｈａｎｄｏｎｇＦｉｎａｎｃｉａｌＳｅｃｕｒｉｔｙａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒꎬＪｉｎａｎ２５０００１ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＢｉｇＤａｔａＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＥ￣ＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔꎬＪｉｎａｎ２５００１４ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＮｅｔｗｏｒｋｓꎬＳｈａｎｄｏｎｇＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＣｅｎｔｅｒ(ＮａｔｉｏｎａｌＳｕｐｅｒＣｏｍｐｕｔｅｒｉｎＪｉｎａｎ)ꎬＱｉｌｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ(ＳｈａｎｄｏｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ)ꎬＪｉｎａｎ２５００１４ꎬＣｈｉｎａ)ＡｂｓｔｒａｃｔʒＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｔｅｘｔ￣ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎬａｎｄｉｎｔｈｅｍｅａｎｗｈｉｌｅꎬｉｔａｌｓｏｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓＴＦ￣ＩＤＦａｎｄＷｏｒｄ２ｖｅｃｆｏｒｔｅｘｔ￣ｆｅａｔｕｒｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ.ＴｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｔｈｅｎｆｅｄｉｎｔｏｔｈｅＳＶＭａｎｄＲａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅａｃａｄｅｍｉｃｐａｐｅｒｓｆｒｏｍＣＮＫＩ.ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｒｅｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｏｓｅｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅＴＦ￣ＩＤＦａｎｄＷｏｒｄ２ｖｅｃｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ.ＦｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅＳＶＭａｎｄＲａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｒｅｓｌｉｇｈｔｌｙｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｏｓｅｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅｎａｔｉｖｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓʒｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋꎻｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎꎻｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ７０１第６期曹鲁慧ꎬ等:一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法㊀㊀特征提取是机器学习中一项非常重要的特征工程任务ꎬ是处理机器学习任务的关键ꎬ同时也是数据挖掘㊁信息检索等领域中非常重要的一项内容ꎮ在机器学习领域众多的任务中ꎬ特征提取往往决定任务结果的好坏ꎬ就常用的分类任务而言ꎬ其分类结果的好坏同样取决于其所提取的特征的质量ꎮ传统的特征提取方法通常是人工提取ꎬ这种方法提取的特征通常包含与分类任务无关以及冗余的特征ꎬ此外其特征的维度通常比较大ꎬ这不仅使得模型训练过程效率降低㊁消耗资源ꎬ也会使模型过拟合并降低分类的准确率ꎮ为了解决特征维度过大㊁效率低下的问题ꎬ通常会对传统方法提取的特征进行降维ꎬ在所有的特征中挑选一部分最能够表示文本信息并使得分类效果最好的特征子集ꎬ但是这将使得分类任务的工作量增大ꎮ近年来越来越多的研究者通过深度学习技术对特征进行提取ꎮＣｈｅｎ等[１]提出使用多个卷积层与池化层的卷积网络来对高光谱图像的特征进行提取ꎬ然后将提取的特征用于图像分类以及目标检测并取得了不错的效果ꎮ在文本特征提取方面ꎬＬｉａｎｇ等[２]对文本特征提取的方法进行了概述ꎬ介绍了常用的传统特征提取方法以及基于深度学习的特征提取方法ꎮ其中基于深度学习的特征提取方法主要包括自编码神经网络特征提取㊁受限波兹曼机特征提取㊁循环神经网络特征提取以及一些其他的特征提取方法ꎮＳａｘｅｎａ等[３]讨论了从传统的词袋模型方法到非传统神经网络方法在文本分类特征提取中的所有应用方法ꎬ包括词袋模型㊁向量空间模型㊁人工神经网络㊁模糊神经网络㊁卷积神经网络以及深度信念网络ꎮＭｅｎｇ等[４]采用弱监督多级神经网络对文本特征进行提取ꎮＹａｏ等[５]使用了图卷积神经网络对文本进行了特征提取和分类ꎮ因此ꎬ结合深度学习进行文本特征提取已经成为研究领域的热点ꎮ目前使用深度学习技术提取特征在图像领域应用相对比较广泛ꎬ在文本特征提取方面文献报道相对较少ꎬ尤其是针对中文文本的特征提取研究成果较为稀缺ꎮ同时ꎬ使用传统的手工特征提取方法提取的特征维度通常比较大ꎬ使模型训练效率低㊁消耗资源ꎮ因此使用深度学习方法对中文长文本数据集进行特征提取ꎬ能够降低文本特征提取的难度ꎬ提高模型训练效率ꎬ同时也能够更准确地表示文本语义信息ꎮ本文使用两种不同的深度学习神经网络结构对文本特征进行提取ꎮ一种是卷积神经网络结构ꎬ该结构源于Ｋｉｍ[６]提出的用于句子分类的卷积神经网络结构ꎻ另一种是本文新提出的卷积循环神经网络结构ꎮ同时ꎬ使用传统的ＴＦ￣ＩＤＦ以及Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ特征提取方法对文本特征进行表示ꎬ提取的特征分别放入ＳＶＭ与随机森林分类器中ꎬ对中国知网中文学术论文数据集进行分类ꎮ实验结果表明ꎬ使用卷积神经网络和卷积循环神经网络结构提取的高层文本特征比传统方法提取的特征更能准确表示文本信息ꎬ同时使用ＳＶＭ和随机森林分类器取得的分类效果比原生的神经网络的效果更好ꎮ１㊀特征提取方法１.１㊀卷积神经网络卷积神经网络(ＣＮＮ)最早应用于计算机视觉领域并且在处理计算机视觉任务上已经比较成熟ꎬ如图像分类㊁物体检测[７￣９]㊁图像分割等ꎮ随着深度学习技术的发展ꎬ越来越多的研究者将其应用到自然语言处理领域ꎬＫｉｍ[６]使用卷积神经网络对文本进行分类并取得较好的分类效果ꎮ鉴于卷积网络在分类任务中的应用比较成熟ꎬ本文同样使用卷积神经网络对中文学术论文数据集进行分类ꎬ并建立特征提取模型以提取网络中的高层特征来表示文本的语义信息ꎬ使用的卷积神经网络结构如表１所示ꎮ山㊀东㊀科㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年表１㊀常用文本特征提取卷积神经网络模型结构Ｔａｂｌｅ１㊀ＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆａＣＮＮｍｏｄｅｌｆｏｒｔｅｘｔ￣ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ层层类型层输出维度１ＩｎｐｕｔＬａｙｅｒ(Ｎｏｎｅꎬ３００)２Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ(Ｎｏｎｅꎬ３００ꎬ３００)３Ｄｒｏｐｏｕｔ(Ｎｏｎｅꎬ３００ꎬ３００)４Ｃｏｎｖ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ２９９ꎬ６４)５ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ１ꎬ６４)６Ｃｏｎｖ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ２９８ꎬ６４)７ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ１ꎬ６４)８Ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ(Ｎｏｎｅꎬ２ꎬ６４)９Ｆｌａｔｔｅｎ(Ｎｏｎｅꎬ１２８)㊀㊀本文建立的卷积网络特征提取模型是以上述网络结构中第８层网络的输出ꎬ作为特征提取模型的输出即使用上述网络中最高层的特征作为文本的特征向量ꎮ根据上述网络结构可知每个样本可用１２８维的向量进行表示ꎬ这将大为减少特征的维度ꎬ加快分类器的训练速度ꎬ提高分类的准确率ꎮ１.２㊀ＴＦ￣ＩＤＦＴＦ￣ＩＤＦ(ｔｅｒｍｆｒｅｑｕｅｎｃｙ￣ｉｎｖｅｒｓｅｄｏｃｕｍｅｎｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙ)即词频￣逆文档频率[１０￣１２]ꎬ是基于统计学的计算词权重的方法ꎬ是特征向量化的一种常用方法ꎬ在信息检索㊁数据挖掘等领域应用非常广泛ꎮ该方法用于评估一个词在该文档中对于区分语料库中其他文档的重要程度ꎬ即如果单词出现在本文档中的次数越多ꎬ在其他文档中出现的次数越少ꎬ则表示该词语对于这篇文档具有越强的区分能力ꎬ其权重值就越大ꎮＴＦ表示一个词在该篇文档中出现的频率ꎬ用于计算这个词描述文档内容的能力ꎮ其计算公式如下ꎮＴｉꎬｊ＝ｎｉꎬｊðｋｎｋꎬｊꎬ(１)式中ꎬｎｉꎬｊ表示在第ｊ篇文档中该词出现的次数ꎬðｋｎｋꎬｊ表示对第ｊ篇文档中出现的所有词的次数求和ꎮＩＤＦ即逆文档频率主要是度量一个词语的普遍重要性ꎬ如果一篇文档的某个词出现在语料库中的大多数文档中ꎬ则说明该词不能够对文档进行区分ꎬ反之ꎬ则说明该词能够将该篇文档与语料库中的其他文档区分开来ꎮ某一词语的ＩＤＦꎬ是用语料库中所有文档的总数目除以含有该词的文档数目的商取对数ꎮ计算公式如下ꎮＩｉ＝ｌｏｇＤｊ:ｔｉɪｄｊ}{ꎬ(２)其中ꎬＤ表示语料库中所有文档的数目ꎬｊ:ｔｉɪｄｊ}{表示语料库中包含词语ｔｉ的文档数目ꎮ如果词语不在语料库中则会导致分母为０ꎬ为了避免这种情况的发生ꎬ通常分母使用ｊ:ｔｉɪｄｊ}{＋１ꎮ然后Ｗｉꎬｊ＝ＴｉꎬｊˑＩｉꎬ(３)其中ꎬＷｉꎬｊ表示所计算文本在语料中的ＴＦ￣ＩＤＦ权重ꎬ文档内的高频率词语以及该词语在整个语料库中的低文档频率能够产生较高的ＴＦ￣ＩＤＦ权重值ꎮ１.３㊀Ｗｏｒｄ２ｖｅｃＷｏｒｄ２ｖｅｃ[１３￣１４]是词嵌入的一种方式ꎬ是谷歌开源出的一种词嵌入工具ꎬ也是目前在自然语言处理领域应用比较广泛的一种词嵌入方式ꎮＷｏｒｄ２ｖｅｃ将每个特征词映射到向量空间ꎬ并使用一个向量进行表示ꎬ在一定程度上刻画了文本的语义信息ꎬ便于计算特征之间的关系及相似性ꎮ主要包括两种模型ꎬ即跳字模型(ｓｋｉｐ￣ｇｒａｍ)和连续词袋模型(ＣＢＯＷ)ꎮ跳字模型是根据中心词去预测其上下文的背景词并根据预测结果来不断调整中心词的词向量ꎮ连续词袋模型是根据上下文的背景词去预测中心词ꎬ然后根据中心词的预测结８０１９０１第６期曹鲁慧ꎬ等:一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法果来不断调整上下文背景词的词向量ꎮ在模型训练过程中ꎬ为了减小计算复杂度ꎬ采用负采样(ｎｅｇａｔｉｖｅｓａｍｐｌｉｎｇ)或分层ｓｏｆｔｍａｘ(ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｏｆｔｍａｘ)两种训练方式ꎮ１.４㊀循环卷积神经网络卷积神经网络具有提取局部特征的优势ꎬ长短期记忆网络(ＬＳＴＭ)具有捕获上下文信息的能力ꎮ因此ꎬ本文结合二者的优势ꎬ提出一种基于卷积循环神经网络(ＣＲＮＮ)的文本分类方法ꎮ该模型首先使用卷积网络对输入的文本信息进行多组特征提取ꎬ并分别对其进行池化以提取文本中重要的特征ꎬ然后将提取出的特征进行融合送入ＬＳＴＭ神经网络并经过全连接层输出分类结果ꎮ该模型包含输入层㊁词嵌入层㊁卷积层㊁池化层㊁ＬＳＴＭ网络层和全连接层ꎬ如表２所示ꎮ表２㊀卷积循环神经网络模型结构Ｔａｂｌｅ２㊀ＰｒｏｐｏｓｅｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆａＣＲＮＮｍｏｄｅｌｆｏｒｔｅｘｔ￣ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ层层类型层输出维度１ＩｎｐｕｔＬａｙｅｒ(Ｎｏｎｅꎬ３００)２Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ(Ｎｏｎｅꎬ３００ꎬ１００)３Ｄｒｏｐｏｕｔ(Ｎｏｎｅꎬ３００ꎬ１００)４Ｃｏｎｖ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ２９９ꎬ２５６)５ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ１ꎬ２５６)６Ｃｏｎｖ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ２９８ꎬ２５６)７ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ１Ｄ(Ｎｏｎｅꎬ１ꎬ２５６)８Ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ(Ｎｏｎｅꎬ２ꎬ２５６)９ＬＳＴＭ(Ｎｏｎｅꎬ７０)１０Ｄｒｏｐｏｕｔ(Ｎｏｎｅꎬ７０)１１Ｄｅｎｓｅ(Ｎｏｎｅꎬ６０)１３Ｄｒｏｐｏｕｔ(Ｎｏｎｅꎬ６０)１４Ｄｅｎｓｅ＋ｓｏｆｔｍａｘ(Ｎｏｎｅꎬ１０)㊀㊀由于卷积循环神经网络模型能够取得较好的分类效果ꎬ因此ꎬ基于该模型建立的特征提取模型提取出的高层特征能够准确地表示文本的语义信息ꎮ本文建立的卷积循环神经网络特征提取模型是以上述网络结构中的第１０层的输出作为模型的输出ꎬ根据上述模型结构可知ꎬ每个样本可用６０维的高层特征向量进行表示ꎮ２㊀实验验证２.１㊀实验数据集本文使用的学术论文数据集来源于中国知网上的学术论文ꎮ数据集中包含１０个文献类别ꎬ分别为化学㊁轻工业手工业㊁畜牧与动物医学㊁药学㊁新闻与传媒㊁铁路运输㊁儿科学㊁体育㊁物理学㊁农业经济ꎬ每个类别选取４００００条数据作为实验数据ꎬ其中８０％的数据集作为训练数据ꎬ２０％的数据集作为测试数据ꎮ每条数据都包含４列ꎬ分别为类别㊁标题㊁摘要㊁关键词ꎮ实验中将标题㊁关键词㊁摘要合并为一条更长的文本作为实验数据的文本信息ꎬ由于数据集为非公开数据集ꎬ实验结果数据均采用５次实验的平均值ꎮ２.２㊀基于深度学习的文本分类实验本文设计两个对比实验ꎬ即分别使用ＣＮＮ和提出的ＣＲＮＮ直接对中文学术论文数据集进行分类ꎬ建立新的文本高层特征提取模型来提取神经网络中高层的文本特征ꎬ然后将提取的文本特征分别放入支持向量机(ＳＶＭ)和随机森林分类器中进行分类ꎬ将得到的分类结果进行比对ꎮ使用文本高层特征模型提取的特征在ＣＮＮ㊁ＣＲＮＮ㊁ＳＶＭ以及随机森林中的实验参数设置如表３所示ꎬ其中ＳＶＭ核函数采用高斯核函数(ＲＢＦ)ꎬ随机森林ｅｓｔｉｍａｔｏｒ参数设为１００ꎮ０１１山㊀东㊀科㊀学㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年表３㊀ＣＮＮ与ＣＲＮＮ文本分类实验配置Ｔａｂｌｅ３㊀ＰａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒＣＮＮａｎｄＣＲＮＮｍｏｄｅｌ算法激活函数优化方法多尺度卷积核ＬＳＴＭ层特征维度ＣＮＮＲｅｌｕＡｄａｍ(１ｅ￣４)Ｔｒｕｅ(６４)Ｆａｌｓｅ１２８ＣＲＮＮＲｅｌｕＡｄａｍ(１ｅ￣４)Ｔｒｕｅ(２５６)Ｔｒｕｅ(７０)６０２.３㊀基于ＴＦ￣ＩＤＦ的文本分类实验ＴＦ￣ＩＤＦ是基于统计学的一种特征提取方法ꎬ本文使用ＴＦ￣ＩＤＦ方法对中文学术论文数据集进行特征提取并放入ＳＶＭ和随机森林分类器中对实验数据进行分类ꎮ实验中设置的最大特征个数为３００００ꎬ最小文档频率为２ꎮ２.４㊀基于Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ的文本分类实验本文使用预训练好的基于中文学术论文数据集的中文Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ词向量模型ꎬ对中文学术论文数据集中的每个特征进行表示ꎬ然后将每个样本中的特征词向量进行求和来表示整个文本的特征向量ꎬ如下式所示ꎮｔｉ＝ｘｉ１ ｘｉ２ ｘｉｎꎬ(４)式中ꎬｔｉ表示第ｉ个文本的特征向量ꎬｘｉｎ表示第ｉ个文本中第ｎ个特征的词向量ꎮ实验中ꎬ使用神经网络中的词嵌入层将文本数据集中的所有文本特征一次性转化为预训练好的Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ词向量ꎬ而不是使用迭代的方式对每个特征词进行词向量转换ꎬ这将提高实验的效率ꎬ节省实验时间ꎮ最后将通过Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ词向量生成的文本特征向量放入ＳＶＭ和随机森林分类器中对实验数据集进行分类ꎮ２.５㊀实验结果分析分类结果汇总如表４所示ꎮ由实验结果可知ꎬ使用基于神经网络的特征提取方法提取的高层文本特征在分类器中获得的分类结果比使用ＴＦ￣ＩＤＦ以及Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法提取的特征获得的分类效果更好ꎬ因此说明使用神经网络提取的高层文本特征向量更能准确地表示文本的语义信息ꎮ表４㊀学术论文数据分类结果Ｔａｂｌｅ４㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅａｃａｄｅｍｉｃ￣ｐａｐｅｒｄａｔａｓｅｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ文本特征提取方法ＣＮＮＣＲＮＮＳＶＭ随机森林ＣＮＮ９５.２０ ９５.４０９５.３１ＣＲＮＮ ９５.４５９５.５６９５.５５ＴＦ￣ＩＤＦ ９０.４３８９.８３Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ ９１.７１８９.７３㊀㊀分析其中可能原因:使用ＴＦ￣ＩＤＦ方法对文本进行表示时打乱了词的顺序ꎬ忽略了词的上下文关系ꎻ使用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ方法进行文本表示时ꎬ由于文本相对较长ꎬ使用词的词向量求和来表示文本向量时可能会丢失词的语义信息ꎮ此外ꎬ使用神经网络特征提取模型提取的特征放入ＳＶＭ和随机森林分类器所得的分类效果略好于使用原生的神经网络分类方法ꎮ３㊀结论本文介绍了自然语言处理中文本特征提取和文本分类的相关研究现状ꎬ对比了基于深度学习和传统的ＴＦ￣ＩＤＦ㊁Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ等文本特征提取方法ꎮ在此基础上提出了一种基于卷积循环神经网络(ＣＲＮＮ)的文本特征提取方法ꎬ充分结合ＣＮＮ在局部特征提取以及循环神经网络ＬＳＴＭ具有记忆的优势ꎬ将提取的特征前后关联ꎬ可更好地表达文本含义ꎮ经过论文数据集文本分类实验验证ꎬ基于深度学习的文本特征提取比传统特征提取更有优势ꎬ同时提出的算法优于基于ＣＮＮ的文本特征提取算法ꎮ下一步计划对比更多文本特征选择的算法ꎬ另外针对中文的文本语义理解ꎬ增加注意力机制ꎬ实现大规模长文本的分类应用ꎮ１１１第６期曹鲁慧ꎬ等:一种基于深度学习的中文文本特征提取与分类方法参考文献:[１]ＣＨＥＮＹＳꎬＪＩＡＮＧＨＬꎬＬＩＣＹꎬｅｔａｌ.Ｄｅｅｐｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１６ꎬ５４(１０):６２３２￣６２５１.ＤＯＩ:１０.１１０９/ｔｇｒｓ.２０１６.２５８４１０７.[２]ＬＩＡＮＧＨꎬＳＵＮＸꎬＳＵＮＹＬꎬｅｔａｌ.Ｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ:Ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＥＵＲＡＳＩＰＪｏｕｒｎａｌｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇꎬ２０１７ꎬ２０１７:２１１.ＤＯＩ:１０.１１８６/ｓ１３６３８￣０１７￣０９９３￣１.[３]ＳＡＸＥＮＡＤꎬＳＫꎬＫＮ.Ｓｕｒｖｅｙｐａｐｅｒｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｅｘｔｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬ２０１７ꎬ１６６(１１):１１￣１７.ＤＯＩ:１０.５１２０/ｉｊｃａ２０１７９１４１４５.[４]ＭＥＮＧＹꎬＳＨＥＮＪＭꎬＺＨＡＮＧＣꎬｅｔａｌ.Ｗｅａｋｌｙ￣ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ２０１９ꎬ３３:６８２６￣６８３３.ＤＯＩ:１０.１６０９/ａａａｉ.ｖ３３ｉ０１.３３０１６８２６.[５]ＹＡＯＬꎬＭＡＯＣＳꎬＬＵＯＹ.Ｇｒａｐｈｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ２０１９ꎬ３３:７３７０￣７３７７.ＤＯＩ:１０.１６０９/ａａａｉ.ｖ３３ｉ０１.３３０１７３７０.[６]ＫＩＭＹ.Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｅｎｔｅｎｃｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２０１４ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓｉｎＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ(ＥＭＮＬＰ)ꎬＤｏｈａꎬＱａｔａｒ:ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓꎬ２０１４.ＤＯＩ:１０.３１１５/ｖ１/ｄ１４￣１１８１.[７]ＫＲＩＺＨＥＶＳＫＹＡꎬＳＵＴＳＫＥＶＥＲＩꎬＨＩＮＴＯＮＧＥ.ＩｍａｇｅＮｅｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＣＭꎬ２０１７ꎬ６０(６):８４￣９０.ＤＯＩ:１０.１１４５/３０６５３８６.[８]ＧＩＲＳＨＩＣＫＲꎬＤＯＮＡＨＵＥＪꎬＤＡＲＲＥＬＬＴꎬｅｔａｌ.Ｒｉｃｈｆｅａｔｕｒｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｅｓｆｏｒａｃｃｕｒａｔｅｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ[Ｃ]//２０１４ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬ２０１４.ＣｏｌｕｍｂｕｓꎬＵＳＡ:ＩＥＥＥꎬ２０１４.ＤＯＩ:１０.１１０９/ｃｖｐｒ.２０１４.８１.[９]ＺＨＡＯＺＱꎬＺＨＥＮＧＰꎬＸＵＳＴꎬｅｔａｌ.Ｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ:Ａｒｅｖｉｅｗ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓꎬ２０１９ꎬ３０(１１):３２１２￣３２３２.ＤＯＩ:１０.１１０９/ｔｎｎｌｓ.２０１８.２８７６８６５.[１０]ＡＩＺＡＷＡＡ.Ａｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ￣ｔｈｅｏｒｅｔｉｃｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔｆ￣ｉｄｆｍｅａｓｕｒｅｓ[Ｊ].ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ２００３ꎬ３９(１):４５￣６５.ＤＯＩ:１０.１０１６/ｓ０３０６￣４５７３(０２)０００２１￣３.[１１]ＨＩＥＭＳＴＲＡＤ.Ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｊｕｓｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｕｓｉｎｇｔｆˑｉｄｆｔｅｒｍｗｅｉｇｈｔｉｎｇｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｎＤｉｇｉｔａｌＬｉｂｒａｒｉｅｓꎬ２０００ꎬ３(２):１３１￣１３９.ＤＯＩ:１０.１００７/ｓ００７９９９９０００２５.[１２]ＴＨＯＲＳＴＥＮＪ.ＡｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｒｏｃｃｈｉｏａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈＴＦＩＤＦｆｏｒｔｅｘｔｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇＩＣＭＬ'９７ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＦｏｕｒｔｅｅｎｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ.ＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏꎬＣＡꎬＵＳＡ:ＭｏｒｇａｎＫａｕｆｍａｎｎＰｕｂｌｉｓｈｅｒｓＩｎｃꎬ１９９７:１４３￣１５１.[１３]ＭＩＫＯＬＯＶＴꎬＣＨＥＮＫꎬＣＯＲＲＡＤＯＧꎬｅｔａｌ.Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｗｏｒｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｉｎｖｅｃｔｏｒｓｐａｃｅ[ＥＢ/ＯＬ].[２０１９￣０６￣１０].ｈｔｔｐ://ａｒｘｉｖ.ｏｒｇ/ａｂｓ/１３０１.３７８１.[１４]ＬＥＱＶꎬＭＩＫＯＬＯＶＴ.Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｏｆｓｅｎｔｅｎｃｅｓａｎｄｄｏｃｕｍｅｎｔｓ[ＥＢ/ＯＬ].[２０１９￣０６￣１０].ｈｔｔｐ://ａｒｘｉｖ.ｏｒｇ/ａｂｓ/１４０５.４０５３.。
文本特征抽取中的主成分分析方法详解
文本特征抽取中的主成分分析方法详解在自然语言处理领域，文本特征抽取是一项重要的任务。
通过对文本数据进行特征抽取，可以将文本信息转化为数值向量，从而方便进行机器学习和数据分析。
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的文本特征抽取方法，本文将详细介绍PCA的原理和应用。
一、PCA的原理PCA是一种无监督的降维方法，通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。
具体而言，PCA的目标是找到一组正交基，使得数据在这组基上的投影具有最大的方差。
假设有m个n维的文本样本，可以将这些样本表示为一个m×n的矩阵X。
首先，对每一维特征进行去均值处理，即将每个特征减去其均值，得到一个新的矩阵X'。
然后，计算X'的协方差矩阵C，即C = X'X'^T。
接下来，对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。
将特征值按照从大到小的顺序排列，选取前k个特征值对应的特征向量作为新的正交基。
最后，将原始数据X'映射到新的坐标系中，得到降维后的数据。
二、PCA的应用1. 文本分类在文本分类任务中，特征抽取是一个关键的步骤。
通过PCA可以将高维的文本特征降维到低维，减少特征的维度，提高分类的效果。
例如，在垃圾邮件分类中，可以将邮件文本转化为词频向量表示，然后使用PCA将词频向量降维，得到更加紧凑的特征表示，从而提高分类的准确率。
2. 文本聚类文本聚类是将相似的文本样本分到同一个簇中的任务。
通过PCA可以将高维的文本特征降维到二维或三维，方便可视化分析。
例如，可以将新闻文章表示为词频向量，然后使用PCA将词频向量降维到二维，将不同主题的文章在二维空间中进行可视化，从而发现文章之间的聚类关系。
3. 文本生成在文本生成任务中，可以使用PCA对生成的文本进行特征抽取，得到文本的主题特征。
例如，在生成新闻标题的任务中，可以将新闻文章表示为词频向量，然后使用PCA提取主题特征，从而生成与主题相关的标题。
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信 息（ Ｍ Ｉ ） 、 文档频 率 （ Ｄ Ｆ ） 、 信 息增益 （ Ｉ Ｇ ） 和 统计 （ Ｃ Ｈ Ｉ ） 算 法 的研 究 ， 利 用其 各 自的优 势 互补 ， 提 出一 多重组合特征提取算法（ Ｐ Ｃ Ａ — Ｃ Ｆ Ｅ Ａ ） 。通过 Ｐ Ｃ Ａ算法的正交变换快速地将文本特征空间 降维， 再通过 多重组合特征提取算法在降维后的特征空间中快速提取 出更具代表性的特征项， 过滤掉一些代表
性 较弱 的特征 项 ， 最后使 用 Ｓ Ｖ Ｍ 分类 器对文 本进行 分 类 。实验 结果 表 明 ， Ｐ Ｃ Ａ — Ｃ Ｆ Ｅ Ａ能有 效 地提 高 文本 分 类 的
正 确率和执 行 效率 。
关 键词 ：基 于 Ｐ Ｃ Ａ的 组合特征 提取 算 法（ Ｐ Ｃ Ａ — Ｃ Ｆ Ｅ Ａ ） ； 主成 分分析 ； 特征提 取 ； 文本 分 类 中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文 献标 志码 ：Ａ 文 章编号 ：１ ０ ０ １ — ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ ． ２ ３ ９ ８ ． ０ ４
第３ ０卷第 ８ 期
２ ０ １ ３年 ８月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ｖｏ Ｌ ３ ０ Ｎｏ ． ８ Ａｕ ｇ ． ２ ０ １ ３
一
种基于 Ｐ Ｃ Ａ的组 合 特征 提 取 文本 分 类方 法
李建林
（ １ ． 南京信 息 职 业技 术 学 院 计 算机 与 软件 学 院，南 京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ２ ． 里 贾纳 大 学 计 算 机科 学 系 ， 加 拿 大 里 贾纳
Ｓ ４ Ｓ ０ Ａ２
摘
要 ：为 了获得 更好 的文本 分类 准确 率和更 快的执行 效 率 ， 研 究 了多种 Ｗｅ ｂ文 本 的特征 提取 方法 ， 通 过 对互
Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ — ｌ ｉ ｎ ，
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ＆Ｓ ｏ ｔｗ ｆ ａ ｒ ｅ ， Ｎ ａ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ２ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ； ２ ． Ｄ ｅ ｐ ｔ ．ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ －
ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＲ ｏ ｅ ｇ ｉ ｎ ａ ， Ｒ ｅ ｇ ｉ ｎ ａ ｓ ４ Ｓ Ｏ Ａ ２ ，Ｃ ａ ａｄ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｅ ｘ ｔ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ａ ｖ ａ ｉｅ ｒ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ ｔ ｅ ｘ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ，ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ＭＩ ，ＤＦ，Ｉ Ｇ ａ ｎ ｄ Ｃ ＨＩ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ，ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ￣ ａ ｄ — ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ，ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ａ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｐ Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ Ｅ Ａ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ，ｉ ｔ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｔ ｈ ｏ ｇ ｏ ｎ ｌ ａ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ － ｍａ ｉ ｒ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｐ Ｃ Ａ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｔ ｏ ｆ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｍｕ ｈ ｉ ｐ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ ｅ ｒ ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｆ ａ ｓ ｔ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｉ ｔ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ｓ ｏ ｍｅ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｗｅ ａ ｋ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｔ ｅ ｍｓ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｉ ｔ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｓ ＶＭ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｅ ｒ ｔ ｏ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ Ｐ Ｃ Ａ— Ｃ Ｆ Ｅ Ａ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｒ ｕ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ．
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Ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｘ ｔ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｐ Ｃ Ａ