文本分类综述
bert文本分类综述
bert文本分类综述BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，它在自然语言处理任务中表现出了卓越的性能。
本文将对BERT在文本分类任务中的应用进行综述。
一、引言随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，文本分类成为了处理海量文本数据的重要任务。
文本分类的目标是将给定的文本划分到预定义的类别中，这在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用场景中具有重要意义。
二、传统方法的限制传统的文本分类方法主要依赖于手工设计的特征和浅层模型。
这些方法通常需要大量的人工参与和领域知识，且很难捕捉到文本中的复杂语义和上下文信息。
此外，传统方法在处理长文本时性能较差，因为它们无法有效地捕捉到长距离的依赖关系。
三、BERT模型的基本原理BERT模型通过预训练和微调两个步骤来实现文本分类任务。
预训练阶段使用大规模的未标记文本数据进行训练，学习到了丰富的上下文表示。
微调阶段则使用少量标记数据，在特定的任务上进行微调，以适应具体的分类任务。
BERT模型的核心是Transformer架构，它通过多层的自注意力机制来捕捉上下文信息。
自注意力机制允许模型在计算每个词的表示时，同时考虑到所有其他词的上下文信息，从而更好地理解词与词之间的关系。
四、BERT在文本分类中的应用1. 输入表示BERT模型的输入由两部分组成：标记嵌入（Token Embeddings）和片段嵌入（Segment Embeddings）。
标记嵌入将每个词转换为向量表示，片段嵌入用于区分不同句子或片段。
2. 预训练BERT模型通过掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）任务进行预训练。
MLM任务要求模型根据上下文预测被随机掩码的词，从而使模型能够理解上下文中的语义。
文本分类 文献综述
文本分类文献综述文本分类是指将一段文本分配到不同的预定义类别中的任务。
它在文本数据处理中有着重要的地位，广泛应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤和自然语言处理等领域。
本文将围绕文本分类技术展开一个简要的综述。
一、文本分类的方法文本分类方法主要有基于特征、基于模型和基于深度学习等三种。
其中基于特征的方法是指将文本表示为一组特征向量，使用机器学习算法进行分类，包括词袋模型、TF-IDF模型、n-gram模型等。
基于模型的方法是指将分类视为一个优化问题，通过建立数学模型，使用统计或最优化算法求得最优解，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
基于深度学习的方法是指使用深度神经网络对文本进行特征学习和分类，包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等。
二、文本分类的技术瓶颈文本分类中存在一些技术瓶颈，如特征表示、数据不平衡、多语言处理等。
在特征表示方面，传统的特征表示方法很难涵盖文本中的所有信息，导致分类效果不佳，因此需提高特征表示的能力。
在数据不平衡方面，不同类别的数据量可能不均衡，导致分类器偏向于样本量较大的类别。
因此需采取数据增强、重采样等方法来增加少数类别的样本数量。
在多语言处理方面，不同语言的文本特点各异，需要对不同语言的文本进行特征表示、分类器设计等。
三、文本分类的应用文本分类在现实生活中具有广泛的应用价值。
在信息检索方面，能够帮助用户快速准确地获取所需信息。
在情感分析方面，能够在社交媒体等互联网平台上进行舆情分析，提供决策支持。
在垃圾邮件过滤方面，能够自动过滤垃圾邮件，提高邮件处理效率。
在自然语言处理方面，能够进行命名实体识别、关系抽取等任务，支持智能问答、人机对话等应用。
综上所述，文本分类技术应用广泛，存在一定的技术瓶颈，但能够通过不断优化特征表示、模型训练等方面来提高分类效果，为实现智能化应用提供技术支持。
自然语言处理中的文本分类算法介绍
自然语言处理中的文本分类算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
文本分类是NLP中的一个关键任务，它涉及将文本数据分为不同的类别或标签。
文本分类算法在各种应用中都得到了广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等。
文本分类算法的目标是根据文本的内容将其归类到特定的类别中。
以下是几种常见的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。
它假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。
在文本分类中，朴素贝叶斯算法将文本表示为词袋模型，计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法简单高效，适用于大规模文本分类任务。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机算法是一种二分类算法，通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类。
在文本分类中，特征通常是词语或短语，而超平面的目标是在不同类别的文本之间找到最大的间隔。
SVM算法在处理高维数据和非线性问题时表现出色，但对于大规模数据集可能存在计算复杂性。
3. 决策树算法（Decision Trees）：决策树算法通过构建树状结构来进行分类。
每个节点代表一个特征，分支代表不同的取值，而叶节点代表最终的类别。
在文本分类中，决策树算法可以基于词语或短语的存在与否进行划分。
决策树算法易于理解和解释，但对于高维数据和过拟合问题可能存在挑战。
4. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
在文本分类中，随机森林算法可以通过对不同的特征子集和样本子集进行随机采样来构建多个决策树，并通过投票或平均预测结果来进行最终分类。
随机森林算法具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。
5. 深度学习算法（Deep Learning）：深度学习算法是一类基于神经网络的机器学习算法，通过多层神经网络来进行特征学习和分类。
文本分类模型综述
文本分类模型综述文本分类模型是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目标是根据文本内容将文档或句子划分到预定义的类别中。
在过去几年里，随着深度学习技术的发展，文本分类模型取得了显著的进展。
下面我将从几个方面对文本分类模型进行综述。
首先，传统的文本分类模型包括基于词袋模型的朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、决策树等。
这些模型通常使用手工设计的特征来表示文本，例如词频、TF-IDF值等，然后将这些特征输入到分类器中进行训练。
虽然这些模型在某些任务上表现良好，但它们往往无法很好地捕捉词语之间的语义关系，因此在处理复杂的自然语言任务时表现不佳。
其次，随着深度学习的兴起，基于神经网络的文本分类模型逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种常用的架构。
CNN在文本分类中被广泛应用，通过卷积操作可以捕捉局部特征，并且可以通过多层卷积层来学习不同层次的语义信息。
而RNN则擅长捕捉文本中的顺序信息，尤其适用于处理序列文本数据。
除此之外，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等RNN的变种也被广泛用于文本分类任务中。
另外，近年来，预训练模型如BERT、GPT等的出现极大地推动了文本分类模型的发展。
这些模型在大规模语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，取得了极好的效果。
通过预训练模型，模型可以学习到更加丰富和抽象的语义信息，从而在文本分类任务上取得了极大的突破。
总的来说，文本分类模型在传统机器学习和深度学习的推动下取得了长足的进步，未来随着技术的不断发展，相信会有更多更有效的模型被提出，为文本分类任务带来更好的解决方案。
hierarchical text classification综述 -回复
hierarchical text classification综述-回复所提到的主题是"hierarchical text classification综述"，下面将一步一步回答该主题并撰写一篇1500-2000字的文章。
文章标题：Hierarchical Text Classification综述：解析和探索文本分类的层次化实践引言：在信息时代，大量的文本数据被生成和储存。
文本分类是一种重要的技术，用于将文本分组到特定的类别中，从而有效地组织和管理这些海量数据。
然而，传统的文本分类方法只能将文本数据划分为单个层次的类别。
随着信息储量的不断增长和深度学习技术的快速发展，层次化文本分类变得越来越重要。
本文将对hierarchical text classification进行综述，探讨其基本原理、方法和应用，以及未来发展的前景。
一、基本原理1.1 文本分类的定义和目的文本分类是将给定的文本数据分配到预定义类别的任务。
它是一种监督学习任务，基于已标注的训练数据来预测未标注文本的类别。
文本分类的目的是根据文本的内容将其分类，以便更好地理解和组织信息。
1.2 层次化文本分类的概念层次化文本分类是将文本数据划分为多个层次的类别。
这种方法提供了更精细和结构化的组织方式，使得分类结果更具灵活性和可解释性。
例如，一个层次化分类体系可以包含多个级别，从大类到细分的子类，逐渐细化分类。
二、基本方法2.1 特征提取与表示传统方法通常使用统计特征（如词频、tf-idf）来表示文本。
而深度学习方法则采用词嵌入技术（如Word2Vec、FastText）来学习文本的语义表示。
这些方法都可以用于层次化文本分类，但需要注意不同层次之间的特征表示的一致性。
2.2 分类器选择与训练常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树和深度神经网络等。
在层次化文本分类中，通常采用自顶向下的策略，先对高级类别进行分类，然后对子类别进行逐级细分。
中文文本分类方法综述
2019年10月Chinese Journal of Network and Information SecurityOctober 2019第5卷第5期 网络与信息安全学报 V ol.5 No.5中文文本分类方法综述于游，付钰，吴晓平（海军工程大学信息安全系，湖北 武汉 430033）摘 要：如何高效地文本分类是当前研究的一个热点。
首先对文本分类概念及流程中的分词、特征提取和文本分类方法等相关技术及研究现状进行了介绍和阐述，然后分析了现有文本分类相关技术面临的挑战，最后对文本分类的发展趋势进行了总结。
关键词：文本分类；分词；特征选择 中图分类号：TP391 文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.2096−109x.2019045Summary of text classification methodsYU You, FU Yu, WU XiaopingDepartment of Information Security, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, ChinaAbstract: How to effectively classify text has become a hot topic. Firstly, the concept of text classification, word segmentation, feature extraction and text classification methods were introduced, and the research actuality was summarized. And then the challenges of text classification related technologies were analyzed. Finally, the develop-ment trend of text classification was summarized.Key words: text classification, word segmentation, feature selection1 引言随着大数据、云计算等现代信息技术的发展，传统的纸质文档快速向电子化、数字化转变。
文本分类中的特征降维方法综述
文本分类中的特征降维方法综述文本分类中的特征降维方法综述文本分类是自然语言处理中最常用的一项技术，它包括常用的文本分类、聚类、情感分析等。
文本分类的目的是将文本数据按其语义特征分类，以便进行更有效的检索、分析和研究。
文本分类的关键是提取有效的特征，有效的特征可以帮助算法更好的学习文本的内容，从而提高文本分类的准确性。
目前文本分类中，除了传统的词袋模型以外，还使用了许多特征降维方法来提取有效的文本特征，其中包括主题模型、词嵌入技术、卷积神经网络等技术。
主题模型是一种潜在的文本特征提取技术。
主题模型可以捕捉文本中的语义和主题关系，并将文本抽象成一组分布式特征，从而贡献了语义分析的性能。
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种常用的主题模型，它可以描述文档中词汇的主题分布，并且可以使用该模型对文本进行分类。
另外，还有许多其他的主题模型，如pLSA(Probabilistic Latent Semantic Analysis)、hLDA(Hierarchical Latent Dirichlet Allocation)和LSA(Latent Semantic Analysis)。
词嵌入技术用来表示语义之间的关系，可以把文本映射到一个稠密的向量空间。
词嵌入技术可以用来降低文本特征的维度，并可以提取出文本中深层次的语义特征。
它通过分析语料库中的语义关系，建立起不同词汇之间的语义相似性，从而可以把文本数据转换成一组稠密的词向量，这些词向量可以作为文本分类时的有效特征。
常用的词嵌入技术包括word2vec、GloVe和fastText等。
卷积神经网络是一种能够发现文本中深层次结构的机器学习技术。
它可以提取文本中的语义特征，以便将文本类别信息转换为一组更有意义的特征表示。
卷积神经网络的主要优点是，可以自动从文本中提取出有效的特征，可以使用不同的卷积核提取不同特征，而且能够从文本中捕捉到深层次的特征，从而提高文本分类的效果。
文本分类综述
文本分类综述摘要:文本分类是自然语言处理当中的基本的任务，最近几年基于深度学习模型的在许多任务上已经早已超越了基础的基于机器学习的模型，导致了这一领域的研究激增，也带来了许多算法和研究数据。
文本分类包括情绪分析、新闻分类、问题回答、主题分类、自然语言推理，本文回顾了近年来开发的一些基于机器学习和深度学习的文本分类的模型，讨论了各技术之间的优点和缺点，并且做了技术之间的比较，最后我们还提供了一些用于文本分类的流行的数据和性能指标。
关键词：文本分类，自然语言推理，机器学习，深度学习。
引言：文本分类也叫做文档分类，是自然语言处理（NLP）中一个经典的问题，其目的是为了给文章中的句子标点等分配标签和标记，在信息爆炸的一个时代，手动的处理和分类大量的数据是非常费时和费力的，此外手工文本分类的准确性非常容易受到人为因素的影响，例如疲劳和专业技术等等，人们想通过机器学习自动对文本进行分类，机器学习大概可以分为两步，第一步对数据进行预处理，分词，停用词，和一些算法等来提取数据的特征，第二步把数据送入分类器进行分类，一些流行的手工制作的包 bag of words(BOW),常用的的文类的算法有，朴素贝叶斯、知识向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)、随机森林(RF),梯度增强树等机器学习转变为深度学习开始于2012年[1]，基于深度学习的AlexNet[2]在ImageNet的竞争中获得了巨大的优势。
从那时起，深度学习模型就爆发式的应用于计算机视觉和NLP中的任务。
这些模型尝试以端到端的方式学习特征表示并执行分类(或生成)。
1.文本分类的主流方法文本分类是指从原始文本数据中提取特征，并根据这些特征预测文本数据的类别。
在过去的几十年里，人们提出了大量的文本分类模型，在本节中我们会向大家回顾几种文本分类问题提出的基于机器学习和深度学习的框架，由深到浅。
(1)隐马尔可夫模型(HMM)隐马尔可夫模型(HMM)是用于顺序文本的数据的概率模型，给定一个单位序列（单词、字母、语表、句子等等），计算可能的标签序列的概率分布，是典型的用于词性标注的基于机器学习的算法。
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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 )模型在信息检索上的应用。
还有Salton提出利用向量空间模型(Vector Space Model,VSM)对文本进行描述等等。
20世纪80年代，这一阶段主要采用传统的知识工程技术，根据专家提供的知识形成规则，手工建立分类器。
这一段时期，信息检索技术逐渐成熟，为文本分类提供了许多技术支持，比如1962年H.Borko等人提出了利用因子分析法进行文献的自动分类。
Rocchio在1972年提出了再用户查询中不断通过用户反馈来修正类权重向量，来构成简单的线性分类器，还有Van RiJsbergen提出了信息检索的评估标准如准确率，查全率等。
20世纪90年代后进入第三阶段，随着网上在线文本的大量涌现和机器学习的兴起，大规模的文本（包括网页）分类和检索重新引起研究者的兴趣。
文本分类系统首先通过在预先分类好的文本集上训练，建立一个判别规则或分类器，从而对未知类别的新样本进行自动归类。
大量的结果表明它的分类精度比得上专家手工分类的结果，并且它的学习不需要专家干预，能适用于任何领域的学习，使得它成为目前文本分类的主流方法。
比如1992年，Lewis 在他的博士论文《Representation and Learning in Information Retrieval》中系统的介绍了文本分类系统实现方法的各个细节，并且在自己建立的数据集上进行了测试。
这篇博士论文是文本分类领域的经典之作。
后来的研究者在特征的降维和分类器的设计方面做了大量的工作。
Yang Yiming对各种特征选择算法进行了分析比较，讨论了文档频率(Document Frequency,DF)、信息增益(Informatiob Gain,IG)、互信息(Multi-information,MI)和CHI 等方法，结合KNN分类器，得出IG和CHI方法分类效果相对较好的结论，对后来的研究起到了重要的参考作用。
新加坡的Hwee Tou NG等人研究了用Perceptron Learning的方法进行文本分类，使用了一直树状的分类结构，大大提高了准确率。
1995年，Vipink基于统计理论提出了支持向量机SVM（Support Vector Machine）方法，基本思想是想找到最优的高维分类超平面。
后来有人将线性核函数的支持向量机应用与文本分类，与传统的算法比较在性能上得到了很大的提高，后来也提出了AdaBoost算法框架，比较有代表性的有 Real AdaBoost，Gentle Boost，LogitBoost等。
这些 Boosting 算法均己被应用到文本分类的研究中，并且取得和支持矢量机一样好的效果。
2.2文本分类国内外发展现状国外在自动文本分类以及相关的信息检索、信息抽取领域进行了较为深入的研究。
八十年代,自动文本分类以知识工程的方法为主,根据领域专家对给定文本集合的分类经验,人工提取出一组逻辑规则,作为计算机自动文本分类的依据。
进入九十年代,基于统计的自动文本分类方法日益受到重视,它在准确率和稳定性方面具有明显的优势。
到目前为止,国外的文本自动分类研究已经从最初的可行性基础研究经历了实验性研究进入实用的阶段,并在邮件分类、电子会议、信息过滤等方面取得了较为广泛的应用。
国外当前流行的文本分类算法有Rocchio法及其变异算法、k近邻法（KNN）、决策树、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机（SVM）等方法，这些方法在英文以及欧美语种的文本分类上有广泛的研究，并且KNN和SVm确实是英文分类的最好方法。
国外对英文文本分类领域的各个问题都有相当深入的研究，对几种流行的方法进行了大量的对比研究。
国内对文本分类研究比较晚,1981年,侯汉清教授首先探讨和介绍了国外文本分类的研究情况。
随后,国内很多学者在这方面进行了比较深入的研究。
1995 年,清华大学电子工程系的吴军研制的汉语语料自动分类系统,以语料相关系数作为分类依据,以字频、词频及常用搭配为补充,采用停用词表排除非特征词,进行人工指导分类。
1998年,东北大学的计算机系的张月杰、姚天顺研制的新闻语料汉语文本自动分类模型,通过计算预定义类别和文本特征项之间相关性来进行自动分类。
1999年,邹涛、王继成等开发的中文技术文本分类系统CTDS(Chinese Technical Document Classification System ) 采用了向量空间模型和基于统计的特征词提取技术,能够根据文本的具体内容将其分配到一个或多个类别。
此外, 国内很多学者对中文文本分类算法也进行了深入的研究,黄萱箐等提出一种基于机器学习的、独立于语种的文本分类模型。
周水庚等在论述隐含语义索引的理论基础,研究了隐含语义索引在中文文本处理中的应用。
李荣陆等使用最大熵模型对中文文本分类进行了研究。
张剑等提出一种以Word Net语言本体库为基础,建立文本的概念向量空间模型作为文本特征向量的特征提取方法。
朱靖波等将领域知识引入文本分类,利用领域知识作为文本特征,提出一种基于知识的文本分类方法。
相比于英文文本分类，中文文本分类的一个重要差别在与预处理阶段，中文文本的读取首先需要分词，不同于英文文本的空格区分，从简单的查词典的方法到后来的基于统计语言模型的分词方法，中文分词技术经过多年的发展已经趋于成熟。
比较有影响力的有中国科学院计算所开发的汉语词法分析系统ICTCLAS。
很长一段时间由于中文文本分类的研究没有公开的数据集，使得分类算法难以比较，现在一般采用北京大学建立的人民日报语料库和清华大学建立的现代汉语语料库等。
一旦经过预处理将中文文本变成了样本矢量的数据矩阵，那么随后的文本分类过程就可以参考英文文本分类的方法，因此当前的中文文本分类主要集中在如何利用中文文本本身的一些特征来更好的表示文本样本，国内外很多学者在基于知识和统计的两种方法上对中文文本分类进行了大量的研究，主要有基于词典的自动分类系统和基于专家系统的分类系统。
这其中上海交通大学，清华大学，北京大学，东北大学，山西大学，新加坡香港的一些大学都有显著的研究成果。
3.文本分类关键技术一个完整的文本分类过程主要包括以下几部分 : 首先是预处理 , 根据采用的分类模型将文档集表示成易于计算机处理的形式；对文本类别进行人工标注；对文本进行特征提取；再次是根据预处理的训练集(已预知类别的文档)学习建模,构建出分类器；最后利用测试集文档按一定的测试方法测试建立好的分类器的性能,并不断反馈、学习提高该分类器性能,直至达到预定的目标。
具体流程图如下：图1文本分类流程图3.1文本预处理文本预处理包括字符编码转换，去掉网页中导航信息、tag标记等，去掉一些低频词和停止词比如“的”“啊”“the”“a”等，另外要去掉单词前后缀，还有就是词性标注，短语识别，去除停用词，数据清洗也就是去除噪声文档或者垃圾数据还有词频的统计，这里重点介绍自然语言处理技术范畴的中文分词和文本表示。
3.1.1中文分词介绍由于中文语言的的特点，同一句话可能有不同的分词方式导致不同的意思，所以对文本分类首先要进行分词。
目前比较成功的分词系统有北京航空航天大学的CDWS，山西大学的ABWS，采用联想回溯来解决引起组合切分歧义，正确率达到了98.6%，还有哈工大统计分词系统，北大计算语言所分词系统，复旦分词系统等等，根据有无词典切分，基于规则统计切分，现有的分词算法主要有三类分别是基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
（1）基于字符串匹配的分词方法这种机械分词方法是按照一定策略将待分析的汉字串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。