文本分类及算法综述

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第8卷第4期(2012年2月)文本分类及算法综述

张征杰，王自强

（河南工业大学，河南郑州450001）

摘要：为了能在海量的文本中及时准确地获得有效的信息，文本分类技术受到了广泛的关注。该文概括地介绍了文本分类的一般分类过程，详细阐述文本表示、特征选取和权重的计算，并对几种典型文本分类算法的基本思想、优缺点等进行了讨论。关键词：文本分类；文本表示；向量空间模型；特征选择；权重；分类算法中图分类号：TP301

文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2012)04-0825-04

在当今的信息社会，各种形式的信息都得到了极大的丰富了我们的生活，尤其随着Internet 的大规模普及，网络上的信息量在飞速增长当中，如各种电子文档、电子邮件和网页充满网络上，从而造成信息杂乱。为了快速、准确、全面地找到我们所需要的信息，文本分类成为了有效组织和管理文本数据重要方式，越来越受到广泛的关注。文本分类在信息检索、信息过滤、搜索引擎、文本数据库、数字化图书馆等领域得到广泛的应用。

1文本分类的一般过程

文本分类是一个有指导的学习过程，它根据一个已经被标注的训练文本集合，找到文本属性(特征)和文本类别之间的关系模型

(分类器)，然后利用这种学习得到的关系模型对新的文本进行类别判[1]

。文本分类的过程总体可划分为训练和分类两部分。训练的目的是通过新本和类别之间的联系构造分类模型，使其用于分类。分类过程是跟据训练结果对未知文本进行分类，给定类别标识的过程。具体流程图如图1：

图1

2文本预处理

文本预处理是从文本中提取关键词来表示文本的处理过程，它的主要任务是进行中文分词和去停用词。不同于英文中词与

词之间是靠空格隔开，中文文本的自然语言中词与词间没有明显的切分标志，所以首先要对文本进行分词处理。中文分词方法主

要有基于字符串匹配的方法、基于理解的方法和基于统计的方法[2]

。

基于字符串匹配的分词方法是按照一定的策略将待分析的字符串与一个机器词典中的词条进行匹配，若从词典中找到某个字符串，则匹配成功。依据不同的扫描方向，可分为正向匹配和逆向匹配；依据不同长度优先匹配的情况，可分为最大匹配和最小匹配。

基于理解的分词方法是通过让计算机仿照人对句子的理解方式，从而达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法和语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。

基于统计的分词方法是测试字与字相邻共现的频率，并把它作为成词的可信度评价标准。具体做法是先统计语料库中相邻共现的各个字的组合频度，计算它们的互信息。因为互信息体现了汉字之间结合关系的关联程度，当关联程度高于某一个阈值时，便认为这些字组可能构了一个词。

目前歧义词和新词是中文分词面临的最大困难所在。前者要解决自然语言理解的问题，根据上下文环境，在不同切分结果中

选择最优解：后者要解决词典中未收录词(如人名、地名、机构名等)的识别[2]

。

停用词通常指在各类文本中都频繁出现，因而被认为带有很少的有助于分类任何信息的代词、介词、连词等高频词。通过构造一个停用表，在特征提取过程中删除停用表中出现的特征词。

3文本的表示

自然语言文本是非结构化的杂乱无章的数据，须将它们转换为结构化的计算机可识别处理的信息，即对文本进行形式化处理，

收稿日期：2011-12-25

E-mail:xsjl@https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,

https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,

Tel:+86-551-56909635690964

ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.8,No.4,February 2012

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第8卷第4期(2012年2月)

结果称为文本表示。目前通常采用的文本表示模型有概率模型、潜在语义索引模型和空间向量模型[3]。其中，向量空间模型是应用最广的文本表示模型。

向量空间模型（Vector Space Model ，VSM ）是Salton 等人在20世纪60年代提出的，初期在信息检索领域应用，现在已成为文本分类中最广泛采用的一种文本表示。向量空间模型基于如下假设：文章中词条出现的顺序无关紧要，它们之间是相互独立的而忽略其依赖性，把文本看作一系列无序词条的集合。在该模型中，每篇文本表示为特征空间的一个向量，向量中的每一维对应于文本中的一个词条，每一个词条称为一个特征项，每一个特征词的值为该向量维对应的特征在文本集中的权值。其数学描述如下：

假设特征词集合为T={t 1，t 2，t 3，t 4，…t n )，文本集合为D={d 1，d 2，d 3，d 4，…d m )，文档d j 用一个n 向量表示为d j =(w j1，w j2，…，w jn )，每一维对应特征词集合中的一个特征项，其值通过权值计算公式w jk (1≤k ≤n)给出。权值一般是特征词在文本集中出现频率的函数。

考虑到词语与词语之间是有语义上的联系的，图模型[4]利用图来表示文本。图中的节点表示文本中的词语，边表示词语之间的相互关系。另外，也有把概念和概念距离引入向量空间模型，从语义，概念的角度出发，以概念作为文本的特征项，建立基于概念的文本表示模型[5],解决同义词和多义词的问题而实现对向量空间模型的改进。

4特征项的选择和特征权重

通常原始特征空间维数非常高，且存在大量冗余的特征，因此需要进行特征降维。特征选择是特征降维中的其中一类，它的基本思路：根据某种评价函数独立地对每个原始特征项进行评分，然后按分值的高低排序，从中选取若干个分值最高的特征项，或者预先设定一个阈值，把度量值小于阈值特征过滤掉，剩下的候选特征作为结果的特征子集。

文本分类中常用的特征选择方法有：文档频次、互信息量、信息增益、χ2统计量(CHI)等方法[6]。4.1文档频率(DF ：Document Frequency)

文档频率指训练集中包含该特征的文本总数。所谓包含特征的文本是指这个特征在该文本中是否出现，而忽略其出现次数。采用文档频率基于如下假设：文档频率值低于某个阈值的词条是低频词，可认为它们不包含有类别信息（不具有分类的能力），将这样的词条从原始特征空间中除去，能够降低特征空间的维数从而提高分类精度。

文档频率是最简单的特征选择技术，由于其具有相对于训练语集规模的线性计算复杂度，它能够容易地被用于大规模语料统计。但是在信息抽取研究中却通常认为DF 值低的词条相对于DF 值高的词条具有较多的信息量，将这些词条从特征空间中移除会

降低分类器的准确率[5]

。

4.2信息增益(IG ：Information Gain)

信息增益在机器学习领域被广泛使用，它通过特征词在文本中出现和不出现前后的信息量之差来推断该特征词所带的信息量。采用如下公式：

IG (t )=-∑i =1

m P (c i )log P (c i )+P (t )∑i =q

m P (c i |t )log P (c i |t )+P (t ˉ)∑i =1

m

P (c i |t ˉ)log P (c i |t ˉ)

其中P(t)表示样本集中包含词t 的文本的概率，P(c i )表示类文本在样本集中出现的概率，P(c i |t)表示文本包含词t 时属于c i 类的条

件概率，P （c i t ˉ）表示文本不包含词t 时属于c i 类的条件概率，t ˉ表示样本集中不包含词t 的文本的概率。4.3互信息(MI ：Mutual Information)

互信息是信息论中的一个重要概念，它用来衡量一个消息中两个信号之间的相互依赖程度。在文本分类中，互信息是用来衡

量特征词和类别之间的共现关系，其类别c i 和特征词t 之间的互信息定义如下：

I (t ,c i )=log p (t ,c i )p (t )p (c i )=log

p (t |c i )

p (t )

其中p (t ,c i )表示特征t 与类别c i 共现的概率，p (t )表示特征t 在整个训练集中出现的文本频率，p (c i )表示类别c i 在训练集中出现的概率。其I (t ,c i )表示特征项t 与类别c i 的关联程度。它越大说明t 与类别c i 的联系越紧密。4.4卡方统计法(CHI)

卡方统计也用于表征两个变量的相关性，与互信息相比，它同时考虑了特征在某类文本中出现和不出现时的情况。卡方值越大，它与该类的相关性就越大，携带的类别信息也就越多。

χ2(t ,c i )=

p (t ,c i )p (t ˉ,c ˉi )-p (t ˉ,c i )p (t ,c ˉi )

p (c i )p (t )p (c ˉi )p (t ˉ)4.5特征权重的计算

在文本中，每一个特征项赋予一个权重，表示这一特征项在该文本中的重要程度。特征权值一般都是以特征项的频率为基

础进行计算的。特征权重(term weight)的计算公式很多，假定特征t k 在文本d j 中的词频为f jk 、，特征权值为w jk ，N 表示文本集中的

文本数，M 表示所有文档的词汇量，n k 表示特征t k 在整个文档集中的出现频率，则常见的权值计算方法包括:

1)布尔权值法

如果某个词条在一篇文本中出现，则将其权值w jk 定义为1，否则定义为0。2)词频权值法

词频权值法是根据特征词在文本中的出现频率来衡量其重要程度，即w jk =f jk 3)TF/IDF 权值法

TF/IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)方法是应用最为广泛的一种权值法，其中TF 表示特征词在某文本中的出

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第8卷第4期(2012年2月)现频率，IDF 表示特征词在整个文本集中的出现频率。文本k 中词i 的TF/IDF 权值与其在该文本中的出现频率成正比，而与其在整个文本集中的出现频率成反比，用公式表示为:

w jk =f jk ×log(N n k )

4)TFC 权值法

TF/IDF 权值法虽然最常用，但它没有考虑文本长度对权值的影响。TFC 权值法在TF/IDF 方法的基础上利用文本长度对其进行规范化。

w jk f jk ×log(N n )

5文本分类算法

5.1朴素贝叶斯分类算

朴素贝叶斯分类算法(Na?ve Bayes)是一种典型的概率模型算法，根据贝叶斯公式作，算出文本属于某特定类别的概率。它的基

本思路是计算文本属于类别的概率，该类别概率等于文本中每一个特征词属于类别的概率的综合表达式，而每个词属于该类别的概率又在一定程度上可以用这个词在该类别训练文本中出现的次数（词频信息）来粗略估计。

假定文本集中每一个样本可用一个n 维特征向量d j ={t j1，t j2，t j3，t j4，…t jk )表示，基于贝叶斯理论类计算待定新文本d j 的后验概率用p (c i |d j )表示：

p (c i |d j )=

p (c i )p (d j |c i )

p (d j )

其中p (d j )对计算结果与影响，因此可以不计算。贝叶斯方法的基本假设是词项之间的独立性，于是：

p (d j |c i )=p (t j 1…t jk |c i )=∏k =1

n

p (t jk |c i )

类别的先验概率p (c i )和条件概率p (t jk |c i )在文本训练集用下面的公式来估算：

p (c =c i )=n

i

N p (t jk |c i )=n ik

+1

n i +r

其中，n i 表示属于类c i 训练文本数目；N 表示训练文本总数；n ik 表示类c i 中出现特征词t k 的文本数目；r 表示固定参数。朴素贝叶斯算法优点是逻辑简单，易实现，分类过程中时空开销小，算法稳定。它的不足处是它基于文本中各个特征词之间是

相互独立的，其中一词的出现不受另一词的影响，但是显然不对。5.2Rocchio 算法

Rocchio 算法又称类中心最近距离判别算法，最早由Hull 在1994年引进文本分类，是基于向量空间模型和最小距离的算法。它的基本思路是用简单的算术平均为每类中的训练集生成一个代表该类向量的中心向量，然后计算测试新向量与每类中心向量之间的相识度，最后判断文本属于与它最相似的类。

向量相似性的度量一般常采用：1）夹角余弦：

Sim (d i ,d j )=cos(θ)∑n

w

ik

×w jk

夹角余弦表示一篇文本相对于另一篇文本的相似度。相似度越大，说明两篇文本相关程度越高，反之，相关程度越低2）向量内积：

Sim (d i ,d j )=d i ?d j =∑

k =1

n

w ik w jk 3）欧氏距离：

D (d i ,d j )=距离越小，两篇文本的相关程度就越高，反之，相关程度越低。

在Rocchio 算法中，训练过程是为了生成所有类别的中心向量，而分类阶段中，系统采用最近距离判别法把文本分配到与其最相似的类别中从而判别文本的类别。所以，如果类间距离比较大而类内距离比较小的类别分布情况，此方法能达到较好的分类效果，反之，类中心最小距离算法效果比较差。但由于其计算简单、迅速、容易实现，所以它通常用来实现衡量分类系统性能的基准系统，而很少采用这种算法解决具体的分类问题。

Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第8卷第4期(2012年2月) 5.3k最近邻算法

K最近邻算法(KNN)最初由Cover和Hart于1968年提出[7]，是一种基于实例的文本分类方法，将文本转化为向量空间模型。其基本思路是在给待定新文本后，计算出训练文本集中与待定文本距离最近（最相似）的k篇文本，依据这k篇文本所属的类别判断新文本所属的类别。

可以用夹角余弦、向量内积或欧氏距离计算出K篇最相似文本。而决策规则是统计K篇训练样本中属于每一类的文本数，最多文本数的类即为待分类文本的类。但考虑到样本平衡问题时，目前应用较广的是SWF决策规则，该决策规则是对上面DVF规则的改进，根据K个近邻与待分类文本的相似度之和来加权每个近邻文本对分类的贡献，这样可以减少分布不均匀对分类器的影响。SWF决策规则数学描述：

)=∑Sim(d,d j)y(d j,c i)-b i

SCORE(d,c

i

其中，SCORE(d,c i)为文本d属于类c i的分值；Sim(d,d j)为d与d j之间的相似度；当y(d j,c i)如果属于类别c i时，则y(d j,c i)=1，当y(d j,c i)不属于类别c i，则y(d j,c i)=0，；b i为阈值，它可在集上通过训练来得到。

KNN的不足处之一是判断一篇新文本的类别时，需要把它与现存所用训练文本都比较一遍。另一个不足处是当样本不平衡时，即如果一个类的样本容量很大而其它类很小，可能导致输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量样本占多数。

5.4决策树

决策树(Decision Tree)基本思路是建立一个树形结构，其中每个节点表示特征，从节点引出的每个分支为在该特征上的测试输出，而每个叶节点表示类别[8]。大致需要下面几个步骤：

1）根据信息增益法在特征集中选取信息增益最高特征项作为当前节点的测试属性；

3）按测试属性(特征权重)不同取值建立分支；

3）对各子集递归进行以上两步操作建立决策树节点的分支，直到所有子集仅包含同一类别的数据为止；

4）对决策树进行剪枝，生成更紧凑的决策树。

决策树算法的核心问题是选取测试属性和决策树的剪枝。除了常用的信息增益法，选择测试属性的依据还有熵、距离度量、G 统计、卡方统计和相关度等度量方法。从决策树的根节点到每个叶节点的每一条路径形成类别归属初步规则，但其中一些规则准确率较低，需要对此决策树进行剪枝。

决策树实际上是一种基于规则的分类器，其含义明确、容易理解，因此它适合采用二值形式的文本描述方法。但当文本集较大时，规则库会变得非常大和数据敏感性增强会容易造成过分适应问题。另外，在文本分类中，与其它方法相比基于规则的分类器性能相对较弱。

5.5人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks)是一种按照人脑的组织和活动原理而构造的一种数据驱动型非线性模型。它由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成，是具有某些智能功能的系统。在文本分类中，神经网络是一组连接的输入输出神经元，输入神经元代表词条，输出神经元表示文本的类别，神经元之间的连接都有相应的权值。训练阶段，通过某种算法，如正向传播算法和反向修正算法，调整权值，使得测试文本能够根据调整后的权值正确地学习。从而得到多个不同的神经网络模型，然后令一篇未知类别的文本依次经过这些神经网络模型，得到不同的输出值，通过比较这些输出值，最终确定文本的类别。

6分类性能评估

分类器性能评估通常采用评估指标来衡量，评估指标是在测试过程中所使用的一些用来评价分类准确度的量化指标，文本分类中常用的性能评估指标有查全率又称召回率(Recall)、查准率又称准确率(Precision)和F1标准。

查全率是衡量所有实际属于某个类别的文本被分类器划分到该类别中的比率,查全率越高表明分类器在该类上可能漏掉的分类越少，它体现系统分类的完备性。数学公式如下：

查全率=分类的正确文本数

应有的文本数

查准率是是衡量所有被分类器划分到该类别的文本中正确文本的比率，准确率越高表明分类器在该类上出错的概率越小，它体现系统分类的准确程度。数学公式如下：

查准率=分类的正确文本数

实际分类的文本数

Fl标准即考虑了查全率，又考虑了查准率，将两者看作同等重要。数学公式如下：

F1=准确率×查全率×2

()

准确率+查全率

7总结

本文分析了文本分类的一般过程，详细介绍文本分类中的文本表示、特征选择和权重计算，并且讨论几种常见分类算法，最后叙述分类器性能评价。希望能给该领域感兴趣的读者一些有益的参考。

参考文献：

[1]Aas K,Eikvil L.Text Categorization：a survey[Z].Teehnical Report941,NOwegian Computing Center,1999:90-100.（下转第841页）

Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第8卷第4期(2012年2月)

字符串。

Conn=@"Data Source=.\SqlExpress;Initial Catalog=AddrBook;"+

"User ID="+UserIDTBox.Text+";"+

"Password="+PasswordTBox.Text+";"

图1输入用户名和密码

如恶意用户按照上图方式输入用户名来修改连接字符串。通过Conn和用户输入得到的连接字符串如下：

Data Source=.\SqlExpress;Initial Catalog=AddrBook;

User ID=MyID;Initial Catalog=NoBook;Password=MyPswd;

Initial Catalog被两次赋值，那么不知道连接到哪个数据库？连接字符串生成器技术可以帮助用户处理来自恶意的用户输入。2）用连接字符串生成器防止连接字符串注入

https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,2.0为每个数据提供程序引入连接字符串生成器，提供与每个数据提供程序允许的已知键/值对相对应的方法和属性。每个类都有一个固定的同义词集合，可以将同义词转换为相应的已知键名，并执行键/值对的有效性检查，无效对会引发异常，此外，还会以一种安全方式处理插入的值。运行时构造有效连接字符串。

利用SqlConnectionStringBuilder生成SqlClient连接字符串：SqlConnectionStringBuilder buld=new SqlConnectionStringBuilder();

buld.DataSource=@".\SqlExpress";

buld.InitialCatalog="AddrBook";

https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,erID=UserIDTBox.Text;

buld.Password=PasswordTBox.Text;

字符串生成器生成以下连接字符串：

Data Source=.\SqlExpress;Initial Catalog=AddrBook;

User ID=MyID;Initial Catalog=NoBook;Password=MyPswd

这会使得https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,以“MyID;Initial Catalog=NoBook”为User ID来登录到SQL Server数据库而无法实现。防止了恶意连接字符串的注入。

3小结

配置文件用于已编译的应用程序外部，使用XML存储信息，就动态属性而言配置文件是可以根据需要更改的。根据连接不同的数据源而生成的连接字符串采取不同的安全漏洞防范措施，从而保护整个系统。

参考文献：

[1]李志强,张少华,郦雅芳.基于XML的动态用户界面实现技术[J].电脑知识与技术,2006(36).

（上接第828页）

[2]龙树全,赵正华.中文分词算法概述[J].电脑知识与技术,2009,5(10):2605-2607.

[3]骆昌日.基于统计方法的中文文本自动分类研究[D].武汉:华中师范大学.2004:8-11.

[4]周昭涛,卜东波,程学旗.文本的图表示初探[J].中文信息学报,2005,19(2).

[5]陈龙,范瑞霞,高琪.基于概念的文本表示模型[J].计算机工程与应用,2008,44(20):162-164.

[6]Yank Y.A Comparative Study on Feature Selection in1'ext Categorization[C]//Proceeding of the Fourteenth International Conference on Machine Learning,1997:412-420.

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[8]古平,朱庆生.基于贝叶斯模型的文档分类及相关技术研究[D].重庆:重庆大学博士论文,2000.

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

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文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

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基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

结合中文分词的贝叶斯文本分类

结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言 文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。

文本分类综述1

文本分类综述 1. 引言 1.1 文本分类的定义 文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，与文本分类相近的概念是文本聚类。文本聚类是指，由机器将相似的文档归在一起。与文本分类的区别在于，文本分类是监督学习，类别是事先规定好的，文本聚类是无监督学习，由计算机把类似文本归在一起，事先并不划定好类别。 基于统计的文本分类算法进行文本分类就是由计算机自己来观察由人提供的训练文档集，自己总结出用于判别文档类别的规则和依据。 文本分类的基本步骤是：文本表示->特征降维->分类器训练>文本分类 1.2 文本分类的基本思路 文本分类基本方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，选择最优的匹配结果，从而实现分类。 计算机并不认识文档，因此首先就要设法如何转化一篇文档为计算机所接受，转化方法要与文本有对应关系。对于计算机文本分类而言，这是最重要的步骤。 其次要制定出一定的评判标准，根据文档表示结果对文本进行分类 1.3 文本分类目前的研究热点 2. 文本表示 利用计算机来解决问题，首先就是要找到一种使计算机能够理解方法来表述问题，对文本分类问题来说，就是要建立一个文档表示模型。 一般来说，利用文档中的语义信息来表示文档比较困难，因此直接采用词频来表示文档，不过也出现了许多利用语义的文档表示方法。 2.1 向量空间模型（VSM） VSM模型是目前所用的较多的文本表示模型，这种模型把文本看作是一个特征项的集合。特征项可以是词，也可以是人为所构造的合理的特征。

2.2 词袋模型 词袋模型是VSM 模型在文本分类问题中的一个最简单的应用。对于一篇文档，最直观的方法就是使用词和短语作为表示文本的特征。对于英文文章来说，各个单词之间己经用空格分开，可以直接获取特征词，不过由于英语中存在词形的变化，如:名词的单复数、动词的时态变化、词的前缀和后缀变化等，所以会需要一个抽取词干的过程。对于中文来说，因为词和词之间没有停顿，所以需要借助于词典来统计特征词。对于文本分类来说，常用的方法为TF 即词频法。 具体操作为： 对文本，北京理工大学计算机专业创建于1958年，是中国最早设立的计算机专业的大学之一。对于该文档，词袋为{北京、理工、大学、计算机、专业、创建、1958、中国、最早、设立}相应的向量为{1,1,2,2,2,1,1,1,1}，这种统计特征词词频当作文档特征的方法也称为TF 法，为了防止这种方法统计出的特征使得文本长度影响到分类结果，要把它做归一化处理，最容易想到的归一化做法是除以文本长度。 另外还有另一个指标IDF 指标，衡量词的重要性，一个词在一篇文本中出现的频率越高，同时在总的训练文本中出现的频率越低，那么这个词的IDF 值越高。 操作： 总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到，公式表示为 ，idf 衡量了一个词的重要程度，因此tf ×idf 可以更好的来表示文本。 2.3 其他模型 3. 特征降维 文本所形成的不加处理的特征向量维数很高，以词袋模型为例，一方面，很多文章只有几千词，而一个分词词典所包含的词有数万个，如果不加处理，把所有词都表示出来，是极大的浪费，另一方面，若依照分词词典建立向量，事实上是无法使用的，因此需要对文档特征进行降维处理。把不用的特征去掉，保留区分度高的词语。特侦降维可以有两种思路，特征选择和特征提取，其中，特征选择是指在原有特征的基础上，选择一部分特征来表示文本，特征性质不变，例如||log()|:| i j D idf j t d =∈

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

快速流分类算法研究综述

快速流分类算法研究综述 李振强 （北京邮电大学信息网络中心，北京 100876） 摘要 本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。 关键词 流分类；服务质量；IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。 流分类算法描述 首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。

文本分类概述教学教材

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的 159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。

贝叶斯算法(文本分类算法)java源码

package com.vista; import java.io.IOException; import jeasy.analysis.MMAnalyzer; /** * 中文分词器 */ public class ChineseSpliter { /** * 对给定的文本进行中文分词 * @param text 给定的文本 * @param splitToken 用于分割的标记,如"|" * @return 分词完毕的文本 */ public static String split(String text,String splitToken) { String result = null; MMAnalyzer analyzer = new MMAnalyzer(); try { result = analyzer.segment(text, splitToken); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return result; } } 停用词处理 去掉文档中无意思的词语也是必须的一项工作,这里简单的定义了一些常见的停用词，并根据这些常用停用词在分词时进行判断。 package com.vista;

/** * 停用词处理器 * @author phinecos * */ public class StopWordsHandler { private static String stopWordsList[] ={"的", "我们","要","自己","之","将","“","”","，","（","）","后","应","到","某","后","个","是","位","新","一","两","在","中","或","有","更","好",""};//常用停用词public static boolean IsStopWord(String word) { for(int i=0;i

文本情感分类研究综述

Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。

Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分

Web文本情感分类研究综述

情报学报　 ＩＳＳＮ１０００－０１３５ 第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ ＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９　Ｎｏ．５，９３１－９３８Ｏｃｔｏｂｅｒ　２０１０ 收稿日期：２００９年６月２９日 作者简介：王洪伟，男，１９７３年生，博士，副教授桙博导，研究方向：本体建模和情感计算，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｗａｎｇ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ。刘勰，男，１９８５年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。尹裴，女，１９８６年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。廖雅国，男，１９５４年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。 １）　本文得到国家自然科学基金项目（７０５０１０２４，７０９７１０９９）；教育部人文社会科学资助项目（０５ＪＣ８７００１３）；上海市重点学科建设项目（Ｂ３１０）；香港研究资助局项目（ｐｏｌｙＵ５２３７桙０８Ｅ）资助。 ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３ Ｗｅｂ文本情感分类研究综述 １） 王洪伟１ 　刘　勰１ 　尹　裴１ 　廖雅国 ２ （１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港） 摘要 对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析， 能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。 关键词 Ｗｅｂ文本　情感分类　综述　主观性文本 ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔ ＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ１ ，ＬｉｕＸｉｅ１ ，ＹｉｎＰｅｉ１ ａｎｄＬｉｕＮ．Ｋ．Ｊａｍｅｓ ２ （１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２；２畅ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｕｓｅｒｓ’ｒｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅＷｅｂｃａｎｈｅｌｐｕｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｌａｗｓｏｆｔｈｅｉｒｅｍｏｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｓｕｒｖｅｙａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ．Ｗｅａｌｓｏｓｏｒｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｗｏｔｙｐｅｓ：ｏｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｓｅｍａｎｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｔｈｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄｓｏｆ ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｃｏｒｐｕｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｗｅｂｔｅｘｔｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｒｖｅｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｅｘｔ 随着互联网的流行，Ｗｅｂ文本成为我们获取信 息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Ｗｅｂ２畅０技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如 对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中 蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Ｗｅｂ文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ），就是确定说话人或作者对某个特定主题的 — １３９—

分类算法综述

《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日

数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型

文本分类概述

第一章绪论 1.1研究背景 当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。 据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖

端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。 同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约每年翻一番。据估计，目前全世界网页数已高达2000亿，而Google宣称其已索引250亿网页。在我国，中国互联网络信息中心从2001年起每年都对中文网页总数作统计调查，统计结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展到2005年12月31日的24亿个，增长之快可见一斑[3,4]。 从这些统计数字可以看出，我们被淹没在一个多么浩大的信息海洋里！然而信息的极大丰富并没有提高人们对知识的吸收能力，面对如此浩瀚的信息，人们越来越感觉无法快速找到需要的知识。这就是所谓的“信息是丰富的，知识是贫乏的”。 如何在这样一个巨大的信息海洋中更加有效的发现和使用信息以及如何利用这个信息宝库为人们提供更高质量和智能化的信息服务，一直是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。尽管用户对图像、音频和视频等信息资源的需求也在急剧增加，但文本仍然是最主要的非结构化和半结构化的信息资源。针对目前的出版物和网络信息大部分都以文本形式存在的状况，自动文本分类技术作为处理和组织大量文本数据

基于贝叶斯的文本分类

南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩：

基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。

中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计

毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系

西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。

毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.sodocs.net/doc/397532784.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：