文本分类概述
tinybert_训练中文文本分类模型_概述说明
tinybert 训练中文文本分类模型概述说明1. 引言1.1 概述在自然语言处理领域，文本分类是一个重要且常见的任务。
通过将文本划分到不同的预定义类别中，文本分类可以帮助我们理解和组织大量的文本数据。
随着深度学习的发展，基于神经网络的方法在文本分类任务中取得了很大的成功。
1.2 文章结构本篇文章旨在介绍TinyBERT模型在中文文本分类中的应用和训练过程。
接下来将按照以下结构进行论述：- 第一部分为引言，概述了文章的目的和结构。
- 第二部分对TinyBERT进行简介，并概述了中文文本分类任务。
- 第三部分详细解释了TinyBERT模型的训练过程。
- 第四部分给出实验结果和分析，包括与其他模型的对比。
- 最后一部分为结论与展望，总结了主要观点并提出未来研究方向。
1.3 目的本篇文章旨在向读者介绍TinyBERT模型在中文文本分类任务上的应用，并提供详细而清晰的训练过程说明。
通过阅读本文，读者将能够了解TinyBERT模型以及其在中文文本分类中的性能表现。
此外，本文将提供一些关于训练的技巧和实验结果与分析，以帮助读者更好地理解和应用TinyBERT模型。
最后，我们还将对未来的研究方向进行展望，为读者提供进一步的研究参考。
2. TinyBERT训练中文文本分类模型概述说明：2.1 TinyBERT简介TinyBERT是一种基于预训练的小型语言模型，它是由BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行迁移学习而来。
尽管TinyBERT比原始的BERT模型规模更小，但其仍能保持高性能并具有较低的计算资源要求。
TinyBERT以其高效和准确的特点在自然语言处理领域得到广泛应用。
2.2 中文文本分类任务概述中文文本分类任务是将输入的中文文本划分为不同的类别或标签。
这类任务通常用于对新闻文章、微博评论、电影评论等进行情感分析、主题分类等应用。
用albert-tiny-chinese 做文本分类-概述说明以及解释
用albert-tiny-chinese 做文本分类-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在当今信息爆炸的时代，准确、高效地对文本进行分类变得越来越重要。
文本分类可以帮助我们理解和组织海量的文本数据，为我们提供精准的信息，从而支持决策和应用开发。
而在进行文本分类任务时，合适的预训练模型的选择则变得尤为关键。
本文将介绍一种基于自然语言处理技术的预训练模型——Albert-tiny-chinese，并探讨其在文本分类中的应用。
Albert-tiny-chinese是一种中文预训练模型，它采用了ALBERT（A Lite BERT）架构，并在中文语料上进行了预训练。
相比于传统的BERT模型，Albert-tiny-chinese在参数量和模型大小方面进行了精简，具有更高的效率和灵活性。
文章将从Albert-tiny-chinese的简介开始，介绍其背后的原理和关键技术。
随后，将探讨文本分类的应用场景，包括情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
通过具体的案例和实验结果，展示Albert-tiny-chinese在这些场景中的应用效果和优势。
然后，文章将对于Albert-tiny-chinese在文本分类中的效果进行深入分析，并与其他常见的预训练模型进行对比。
通过评估指标的统计和对比实验的结果，我们可以更好地理解Albert-tiny-chinese在文本分类任务中的性能和优势所在。
最后，文章将总结Albert-tiny-chinese的优势和不足之处，并对未来的发展方向进行展望。
通过全面的分析和探讨，我们可以更好地了解Albert-tiny-chinese在文本分类中的实际应用价值，为相关领域的研究和实践提供指导和参考。
1.2 文章结构本篇文章主要介绍如何利用Albert-tiny-chinese模型进行文本分类任务。
文章分为以下几个部分：引言：本部分将简要概述本文的主要内容和目的，以及对Albert-tiny-chinese模型在文本分类任务中的应用和效果进行介绍。
文本分类概述
文本分类概述第一章绪论1.1研究背景当今的时代，就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出现了急剧的、爆炸性的快速增长。
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2021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，充斥着internet的迅猛发展，网站和网页数也在快速快速增长，大约每年翻一番。
据估计，目前全世界网页数已低超过2000亿，而google声称其已索引250亿网页。
在我国，中国互联网络信息中心从2001年起至每年都对中文网页总数并作统计调查，统计数据结果显示，中文网页总数已由2001年4月30日的159,460,056个发展至2021年12月31日的24亿个，快速增长之慢可见一斑[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”。
如何在这样一个非常大的信息海洋中更加有效率的辨认出和采用信息以及如何利用这个信息宝库为人们提供更多更高质量和智能化的信息服务，一直就是当前信息科学和技术领域遭遇的两大挑战。
基于机器学习的中文文本分类方法研究
基于机器学习的中文文本分类方法研究随着互联网和数字技术的迅速发展，每天产生大量的中文文本数据，如社交媒体上的微博、微信公众号文章、新闻报道等。
有效地对这些数据进行分类和分析，对于了解用户需求、监测舆情、进行情感分析等具有重要意义。
因此，基于机器学习的中文文本分类方法的研究成为了一个热门的领域。
本文将就该研究课题进行探讨，并介绍几种常见的中文文本分类方法。
一、基本概念与方法1. 文本分类概述文本分类是指将文本数据分为不同的类别或标签，通过自动学习和预测，将未分类的文本数据归入合适的类别中。
而机器学习则是一种人工智能和数据科学中的重要分支，基于大量的训练数据，通过构建模型来学习数据的特征和规律，然后使用这些模型对新的数据进行预测和分析。
2. 中文文本分类方法在中文文本分类中，常用的机器学习方法包括：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归、随机森林和深度学习等。
二、常见的中文文本分类方法1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。
在中文文本分类中，朴素贝叶斯方法首先需要将文本转化为特征向量表示，常见的方法有词袋模型和TF-IDF方法。
然后，通过计算每个特征在每个类别中的条件概率，再结合贝叶斯定理计算后验概率，得到文本属于每个类别的概率，从而进行分类。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）支持向量机是一种常用的二分类和多分类方法。
在中文文本分类中，SVM通过将文本数据映射到高维空间中，寻找一个最优的超平面，使得不同类别的文本数据在特征空间中有最大的间隔。
这样就可以将未分类的文本数据根据其在特征空间中的位置进行分类。
3. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种用于解决二分类问题的线性回归算法。
在中文文本分类中，逻辑回归通常使用词袋模型将文本数据转化为特征向量表示，然后使用逻辑函数（sigmoid函数）将特征向量映射到0和1之间的概率值，来表示文本属于不同类别的概率。
叙事文本分类
叙事文本分类
根据描述的内容，叙事文本可以分为以下四类：
1. 侧重写人的叙事文本：通过描述人的外貌、动作、语言、心理及特定的环境描写刻画人物性格，塑造人物形象，反映生活，表现文章主题。
2. 侧重记事的叙事文本：主要通过叙述事件，讲述一个事情的来龙去脉，写出事件的起因、经过和结果来表现主题。
此时可以借助记叙文六要素来解题。
3. 侧重写景的叙事文本：主要是通过描绘景物，寄托作者的思想感情。
4. 侧重状物的叙事文本：通过写物来表达作者的思想感情。
以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询叙事学领域专业人士或查阅相关文献。
基于机器学习的文本分类算法研究
基于机器学习的文本分类算法研究一、引言随着互联网和大数据技术的不断发展，人们在网络上获取和产生的信息呈现爆炸式增长。
如何从大规模的文本数据中高效准确地提取有用信息，成为当前研究的热点之一。
文本分类作为自然语言处理和机器学习领域的一个重要任务，在信息检索、垃圾邮件过滤、情感分析等应用中都发挥着重要作用。
本文主要研究基于机器学习的文本分类算法，以提高文本分类的准确性和效率。
二、文本分类算法概述文本分类算法是指根据已知类别的文本样本，通过自动学习构建分类模型，对未知类别的文本进行分类的过程。
传统的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等，这些方法主要通过对文本进行特征提取和模型训练来实现分类。
然而，传统方法在面对大规模高维度的文本数据时存在一定的局限性，机器学习的发展为文本分类带来了新的思路和方法。
三、基于机器学习的文本分类算法基于机器学习的文本分类算法通过训练样本和特征的自动学习，构建分类模型从而实现文本分类。
常用的基于机器学习的文本分类算法有：朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林、深度学习等。
1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
该方法假设文本中的每个特征对于分类结果独立且具有相同的发生概率。
基于这一假设，该方法通过计算每个特征在不同类别下的条件概率来实现文本分类。
朴素贝叶斯分类器在文本分类中具有简单高效的特点，但是忽略了特征之间的相关性。
2. 支持向量机支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的分类方法。
该方法通过将文本样本映射到高维空间中，学习一个最优的超平面来实现分类。
支持向量机在文本分类中具有较好的泛化性能和鲁棒性，但是在处理大规模文本数据时计算复杂度较高。
3. 随机森林随机森林是一种基于决策树集成的分类方法。
该方法通过构建多个决策树，使用投票或平均策略来进行分类。
随机森林在文本分类中具有较好的稳定性和可解释性，且能够处理高维度的文本数据。
多标签文本分类原理
多标签文本分类原理引言多标签文本分类是指将一个文本分到多个预定义的标签类别中的任务。
这种任务在自然语言处理领域中具有重要的应用，如文本标注、情感分析、主题分类等。
本文将深入探讨多标签文本分类的原理，包括常用的算法和技术。
一、多标签文本分类概述多标签文本分类是指一个文本可以被打上多个标签，而不仅仅是单个标签。
相对于传统的单标签分类任务，多标签分类任务更能符合实际场景需求，因为一个文本通常会涉及到多个语义类别。
二、多标签文本分类算法1. 单标签分类算法的改进多标签文本分类可以通过改进传统的单标签分类算法来实现。
常用的单标签分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等，可以通过以下几种方式来应用于多标签分类任务： - 独立标签法（Independent Labeling）：将每个标签视为独立的二分类任务，分别训练对应的二分类器。
文本被分类为属于某个标签的概率大于一定阈值时则属于该标签。
这种方法的一个缺点是忽略了不同标签之间的依赖关系。
- 标签关联法（Label Correlation）：考虑标签之间的相关性，将多标签分类任务转化为一个联合分类问题。
可以通过利用标签之间的相关矩阵或者基于图模型的方法来捕捉标签之间的依赖关系。
2. 基于特征选择的方法在进行多标签文本分类时，选取合适的特征对分类结果有着重要的影响。
常用的特征选择方法包括信息增益、卡方检验、互信息等。
通过选择最相关的特征，可以提高分类器的性能。
3. 基于特征扩展的方法有时候，仅仅使用原始特征可能无法很好地将文本分类到正确的标签类别。
这时可以通过特征扩展的方法来丰富特征表达。
常用的特征扩展方法包括词向量表示、主题模型和句法分析等。
三、多标签文本分类技术1. 高维稀疏问题的处理在多标签文本分类任务中，由于每个文本有多个标签，导致样本数量较少、特征空间较大，从而引发高维稀疏问题。
为了解决这个问题，可以采用以下几种技术： - 降维技术：如主成分分析、线性判别分析等，可以减少特征维度，提高分类效果和效率。
百度通用文本分类模型-定义说明解析
百度通用文本分类模型-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文介绍了百度通用文本分类模型，该模型是一种基于深度学习的文本分类方法。
文本分类是将给定的文本按照预先定义的类别进行分类的任务。
在信息爆炸的时代，文本分类对于有效组织和处理海量文本数据具有重要的意义。
百度通用文本分类模型使用了先进的深度学习算法，通过训练大规模的文本数据集，能够自动学习和理解不同类别的文本特征。
基于这些学习到的特征，模型能够将输入的文本自动分类到相应的类别中，实现对文本的高效分类和归类。
本文将首先介绍文本分类的基本概念和方法，包括特征提取、特征表示和分类器构建等内容。
然后，详细介绍百度通用文本分类模型的原理和算法，包括模型结构、训练过程和推理过程等。
接着，将探讨该模型在实际应用中的场景，包括情感分析、垃圾邮件过滤、舆情监测等。
最后，对模型的性能进行评估，分析其准确度、召回率等指标，并讨论模型的优势和局限性。
通过本文的阅读，读者将了解到百度通用文本分类模型的基本原理和应用场景，并对其性能和发展前景有所了解。
此外，本文还将提供一些实际应用中的案例，展示该模型在解决实际问题中的效果。
总之，百度通用文本分类模型是一种高效、智能的文本分类技术，对于大规模文本数据的处理有着重要的实际意义。
1.2 文章结构文章结构部分的内容主要是对整篇文章的组织和结构进行介绍。
以下是文章结构的详细说明：本文主要围绕着百度通用文本分类模型展开，共分为三个主要部分。
第一部分是引言，包括概述、文章结构、目的和总结四个小节。
在概述中，介绍了文本分类的基本概念和重要性。
在文章结构一节中，介绍了本文的整体架构和各个部分的内容。
在目的一节中，阐明了本文的写作目的和意义。
最后在总结部分，简要概括了全文的主要内容和结论。
第二部分是正文，包括理解文本分类、百度通用文本分类模型介绍、模型应用场景和模型性能评估四个小节。
在理解文本分类一节中，解释了文本分类的定义、特点和常见方法。
文本分类名词解释
文本分类名词解释1.引言1.1 概述在文本分类领域，随着互联网的不断发展，大量的文本数据产生并呈现爆炸式增长的趋势。
这些文本数据包括新闻、社交媒体、评论等各种形式的文字内容。
而文本分类作为自然语言处理中的一个重要任务，主要是将这些文本按照预先定义的类别进行自动分类和归类。
通过文本分类，可以实现自动化的文本过滤、信息检索、舆情分析等应用。
文本分类的方法可以追溯到上世纪五六十年代，当时主要采用基于逻辑回归、朴素贝叶斯等统计机器学习方法。
随着深度学习的崛起，诸如卷积神经网络、循环神经网络等模型在文本分类任务中表现出了出色的性能。
同时，也出现了许多优化技术和工具，如词嵌入、注意力机制等，进一步提升了文本分类的效果。
文本分类不仅仅在学术界有着广泛的研究和应用，也在工业界得到了广泛的关注和运用。
例如，在电商平台中，通过对用户评价的文本进行分类，可以自动判断用户的购买意向；在新闻媒体中，可以将新闻按照不同的主题进行分类，方便读者查找感兴趣的新闻内容。
然而，文本分类仍然面临着一些挑战和问题。
首先，文本数据的特点和语义的复杂性使得分类任务具有一定的难度，尤其是对于一些长文本或领域专业性较强的文本。
其次，不同文本分类方法的适用性和效果还需要进一步研究和探索，以提升分类的准确性和效率。
此外，随着社交媒体等新兴文本形式的出现，如何对这些非结构化的文本数据实现有效的分类也是一个亟待解决的问题。
因此，本文将对文本分类的定义、作用、方法和技术进行详细介绍和分析，并展望文本分类在未来的发展趋势。
通过对文本分类的研究和应用，我们可以更好地理解和利用大量的文本数据，为社会和个人的决策提供有力的支持和指导。
1.2文章结构1.2 文章结构：文章的结构对于读者理解和跟随文章的内容非常重要。
本文将按照以下结构组织内容，以便读者能够清晰地了解文本分类的概念和应用。
首先，引言部分将提供一个总体的概述，介绍本文将要讨论的主题——文本分类。
在引言的基础上，我们会详细介绍文章的结构，以便读者能够对接下来的内容有一个整体的认识。
人工智能-AI-5文本分类
χ
2
MAX
(t ) = max {χ (t , ci )}
m i =1 2
χ
2
AVG
(t ) = ∑ P (ci )χ 2 (t , ci )
i =1
m
几率比（Odds Ratio）
几率比是一种在信息检索中广泛使用的 方法，它的定义是：
I (t , c ) = log
m
P (t ∧ c ) P (t | c ) A× N = log = log P (t ) P ( c ) P (t ) ( A + C )( A + B )
I AVG (t ) = ∑ P(ci ) I (t , ci )
i =1
I MAX (t ) = max im 1 P (ci ) I (t , ci ) =
χ2统计量(念CHI)：
χ2统计量的定义可以从一个词t与一个目录c的 偶然事件表引出（假设文本的总数为N ）
t ~t c A C ~c B D
N ( AD − CB ) 2 χ 2 (t , c) = ( A + C )( B + D)( A + B)(C + D)
度量两者(term和类别)独立性的缺乏程度
同义词：开心/高兴/兴奋 相关词词簇(word cluster)：葛非/顾俊
N-gram(N元组)：
中国/国人/人民/民银/银行
某种规律性模式：比如某个window中出现的固定模式 David Lewis等一致地认为：(英文分类中)使用优化合 并后的 Words比较合适
用文档频率选特征
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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的关键技术，受到了广泛的关注。
1.2文本分类的定义1.2.1文本分类的定义文本分类是指依据文本语义内容将未知类别的文本归类到已知类别体系中的过程。
文本分类有多个英文名称，如Text Categorization[5]、Text Classification [6]、Document Categorization [7]、Document Classification [8]以及Topic Spotting[9]等，现在比较常用的为Text Categorization (TC)。
文本分类的形式化定义如下，假设有一个文本集合D = {d 1,…,d |D |}和一个预先定义的类别集合C = {c 1,…,c |C |}，二者之间的真实关系可由以下函数表示[5]：⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=Φ→⨯Φj i j i j i j i c d if F c d if T c d c d F T C D ,,),(),(},{: (1-1) 于是，自动文本分类问题可以转化为找到函数Φ的近似表示Φ ：⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧∉∈=Φ→⨯Φj i j i j i j i c d if F c d if T c d c d F T C D ,,),(),(},{: (1-2) 使得Φ 尽量逼近未知的真实函数Φ。
此处的函数Φ 称为文本分类器，力求真实反映文档和类别的关系，以便尽可能对未知类别的文本进行正确分类。
文本分类根据分类算法的不同，可以分为两类分类算法和多类分类算法。
所谓两类分类算法是指算法本质上只能进行两类分类，即只能判别文档属于两类中的某一类，如支持向量机算法；而多类分类算法是指算法可以同时对多个类别进行操作，即同时判别文档属于多类中的某一类或某几类，如KNN算法。
两类分类算法应用于多类分类问题时，通常需要将一个多类分类问题转化为若干个两类分类问题来解决。
具体转化方法将在本文第二章详细论述。
另外，文本分类根据文档所属类别是否单一还可以分为单标号分类(Single-label Text Categorization)问题和多标号分类(Multilabel Text Categorization)问题。
所谓单标号分类指文档的类别体系没有重合，一篇文档属于且只属于一个类别，而多标号分类是指文档的类别体系有重合，一篇文档可以属于多个不同的类别。
1.2.2自动文本分类过程现代自动文本分类技术涉及到人工智能、机器学习、模式识别和统计理论等多个学科，自动文本分类的过程实际上也是机器学习和模式识别的过程。
图1-1为基本的分类过程。
图1-1自动文本分类模型如其他机器学习问题一样，文本分类也包括训练和测试两个模块。
训练模块由预处理、文本表示、特征选择(Feature Selection)、分类器(Classifier)和性能评价五个部分组成：1. 预处理负责对训练集中的文本进行去除停用词、词干化(Stemming)、分词、统计等操作，并对文本进行去噪处理。
此处对中英文分别采取不同的处理，英文使用空格进行分词[1,10]，而中文则需要根据语义进行分词[11-15]或采用N-gram法进行分词[16,17]。
2. 文本表示把文本表示成分类算法可以识别的形式。
最常用的统计模型是由Salton等人提出的向量空间模型[18]，在此模型中，文档d j 被表示成向量的形式，>=<j T j j w w ||1,, w ，T 表示训练集中出现过的特征集合。
3. 特征降维在文本表示阶段使用的特征集合的数目通常非常巨大，并常含有大量对分类没有贡献甚至具有相反作用的噪声特征。
使用如此巨大的特征量会大大影响分类速度，因而需要通过特征降维减少特征数目，以提高训练和分类的速度与精度。
特征选择后需要根据新的特征子集对文本重新进行表示。
4. 分类器使用各种机器学习和模式识别算法对训练集进行学习，确定算法的各参数值，生成分类器。
5. 性能评价评价分类器对训练集的分类结果，如果性能达不到要求，返回特征选择阶段重新选择特征。
分类模块由预处理、文本表示和分类器三个部分组成：1. 预处理功能作用和训练模块中的预处理相同。
2. 文本表示与训练模块的第一个文本表示有所不同，此处的文本表示使用的特征空间为经过特征选择后的特征空间。
3. 分类器使用训练完成的分类器对文本分类，输出最终分类结果。
至此，完成了整个文本分类过程。
除了预处理部分与语种密切相关外，其余部分均独立于语种。
文本分类是一个应用性很强的技术，分类器的实现需要建立在一个高质量的训练集基础上，不同的应用领域有截然不同的训练集。
为了评测文本分类技术的优劣，人们建立了一些标准语料库，常用的英文语料库有Reuters[19]、20_newsgroups[20]、OHSUMED[21]等。
目前还没有标准的中文语料库，较多使用的有复旦大学语料库[22]、北京大学天网语料库[23]等。
为了避免产生过分适合的现象，语料库通常包含两个互不相交的训练集和测试集。
所谓过分适合指的是用训练集来测试分类器，产生较好的分类性能，但是用别的文本进行分类时发生分类性能急剧下降的情况。
1.3文本分类的发展历史文本分类最早可以追溯到20世纪60年代[5,24,25]，在这之前主要是采用手工分类的方法。
进入60年代后，Maron发表了具有里程碑作用的论文“Automatic indexing: An experimental inquiry”，采用贝叶斯公式进行文本分类，大大推进了文本分类工作。
在该文中，Maron还假设特征间是相互独立的，这就是后来被广泛采用的“贝叶斯假设”。
在随后的二十多年，主要是采用知识工程(Knowledge Engineering, KE)的方法进行文本分类[26]，它通过在专家知识基础上手工建立一系列分类规则来构建分类器。
知识工程方法需要大量领域的专家和工程师参与，势必耗费很多人力物力，当电子文档急剧增长时将无法满足需求。
这种方法最典型的应用实例为由Carnegie Group开发的CONSTRUE系统[27]，该系统用来对路透社的新闻稿件自动分类。
直到进入20世纪90年代，随着Internet的迅猛发展，为了能够更好地处理大量的电子文档，并且伴随着人工智能、机器学习、模式识别、统计理论等学科的发展，基于知识工程的文本分类方法渐渐退出了历史舞台，文本分类技术进入了更深入的自动分类时代。
由于基于机器学习的自动文本分类系统几乎可以达到与人类专家相当的正确度，但是却不需要任何知识工程师或领域专家的干预，节约了大量的人力，并且分类效率远远高于人类专家，因此机器学习方法在文本分类领域得到了深入的研究和广泛的应用，例如贝叶斯、最近邻、神经网络、支持向量机等。
1.4文本分类的应用领域自动文本分类是对文本信息基于内容管理的基础，文本分类技术产生的初衷就是为信息管理服务，伴随着信息技术和内容的多元化发展，文本分类也得到了越来越广泛的应用，甚至涉及到通过语音识别和文本分类合成的方式对语音进行分类[46]以及通过分析文本标签对多媒体文本分类[47]等。
下面简要介绍文本分类的几种应用，这些应用之间的划分没有非常明确的界限，有时某个应用可能是另一个应用的特例。
1.4.1文本组织与管理以科学论文为例，本文1.1节曾经提到，80年代仅科学论文一项每天就产生1.3万-1.4万篇，科学文献平均年增长率为13％，有些学科每10年翻一番，某些尖端学科2-3年翻一番。
从这些统计数据可以得出，到目前为止，科技论文每天约产生4万-5万篇，如果进行人工分类，那么如此庞大的数据量必将使得各领域的科学家付出巨大的劳动。
另外，科技论文对实时性的要求也很高，研究人员需要了解到本学科最新的研究现状，这就要求论文库能够及时动态更新。
所有这些情况都使得人工组织文本越来越成为不可能，此时就需要使用自动文本分类技术。
文本分类使得有序地按类别存储海量文件并及时作出更新成为可能。
另外，Internet已经成为人们生活中必不可少的一部分，人们已经习惯了坐在电脑前了解自己感兴趣的知识。
各大门户网站如新浪、雅虎、搜狐等都建有各自的层次化分类体系，对网页根据其内容进行分类，读者只需按类别层层找下去就可以浏览到各种信息。
目前各网站的分类都需要人工干预，如果采用自动文本分类技术，无疑将大大改善分类效率。
文本分类在数字化图书馆[48]、专利分类[49]、新闻文章自动归档和会议文章自动分组等方面都有成功应用。