模式识别原理与应用(李弼程)9-14章 (3)
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模式识别第二版习题解答目录线性判别函数10非线性判别函数16近邻法16经验风险最小化和有序风险最小化方法18特征的选取和提取18基于kl展开式的特征提取2010非监督学习方法2221如果只知道各类的先验概率最小错误率贝叶斯决策规则应如何表示
模式识别(第二版)习题解答
目录
1 绪论
2
2 贝叶斯决策理论
2
j=1,...,c
类条件概率相联系的形式，即 如果 p(x|wi)P (wi) = max p(x|wj)P (wj)，则x ∈ wi。
j=1,...,c
• 2.6 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为，若
p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2) , p(x|w2) (λ21 − λ11)P (w1)
max P (wj|x)，则x ∈ wj∗。另外一种形式为j∗ = max p(x|wj)P (wj)，则x ∈ wj∗。
j=1,...,c
j=1,...,c
考虑两类问题的分类决策面为：P (w1|x) = P (w2|x)，与p(x|w1)P (w1) = p(x|w2)P (w2)
是相同的。
• 2.9 写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。
λ11P (w1|x) + λ12P (w2|x) < λ21P (w1|x) + λ22P (w2|x) (λ21 − λ11)P (w1|x) > (λ12 − λ22)P (w2|x)
(λ21 − λ11)P (w1)p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2)p(x|w2) p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2) p(x|w2) (λ21 − λ11)P (w1)
模式识别(第二版)习题解答
目录
1 绪论
2
2 贝叶斯决策理论
2
j=1,...,c
类条件概率相联系的形式，即 如果 p(x|wi)P (wi) = max p(x|wj)P (wj)，则x ∈ wi。
j=1,...,c
• 2.6 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为，若
p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2) , p(x|w2) (λ21 − λ11)P (w1)
max P (wj|x)，则x ∈ wj∗。另外一种形式为j∗ = max p(x|wj)P (wj)，则x ∈ wj∗。
j=1,...,c
j=1,...,c
考虑两类问题的分类决策面为：P (w1|x) = P (w2|x)，与p(x|w1)P (w1) = p(x|w2)P (w2)
是相同的。
• 2.9 写出两类和多类情况下最小风险贝叶斯决策判别函数和决策面方程。
λ11P (w1|x) + λ12P (w2|x) < λ21P (w1|x) + λ22P (w2|x) (λ21 − λ11)P (w1|x) > (λ12 − λ22)P (w2|x)
(λ21 − λ11)P (w1)p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2)p(x|w2) p(x|w1) > (λ12 − λ22)P (w2) p(x|w2) (λ21 − λ11)P (w1)
模式识别详细PPT
迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
模式识别讲义_(80pp)
第一章 绪论1．1模式和模式识别模式识别是一门很受人们重视的学科。
早在30年代就有人试图以当时的技术解决一些识别问题，在近代，随着计算机科学技术的发展和应用，模式识别才真正发展起来。
从60年代至今，在模式识别领域中已取得了不少成果。
它的迅速发展和广泛应用前景引起各方面的关注。
模式识别属于人工智能范畴，人工智能就是用机器去完成过去只有人类才能做的智能活动。
在这里，“智能”指的是人类在认识和改造自然的过程中表现出来的智力活动的能力。
例如：通过视觉、听觉、触觉等感官接受图象、文字、声音等各种自然信息去认识外界环境的能力；将感性知识加工成理性知识的能力，即经过分析、推理、判断等思维过程而形成概念、建立方法和作出决策的能力；经过教育、训练、学习不断提高认识与改造客观环境的能力‘对外界环境的变化和干扰作出适应性反应的能力等。
模式识别就是要用机器去完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的自然信息的那些工作。
虽然模式识别与人工智能关系很密切，但是发展到现在，它已经形成了独立的学科，有其自身的理论和方法。
在许多领域中，模式识别已有不少比较成功的实际应用。
模式的概念：模式这个概念的内涵是很丰富的。
“我们把凡是人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为模式”。
比如：文字、图片、景物；声音、语言；心电图、脑电图、地震波等；社会经济现象、某个系统的状态等，都是模式。
模式识别：模式识别是一门研究对象描述和分类方法的科学。
如，我们要听某一门课，必须做以下识别：1)看课表—文字识别；2)找教室和座位—景物识别；3)听课—声音识别。
再比如，医生给病人看病：1)首先要了解病情；问2)再做一些必要的检验；查3)根据找到的能够诊断病情的主要特征，如体温、血压、血相等，做出分类决策，即诊断。
对于比较简单的问题，可以认为识别就是分类。
如，对于识别从“0”到“9”这十个阿拉伯数字的问题。
对于比较复杂的识别问题，就往往不能用简单的分类来解决，还需要对待识别模式的描述。
模式识别(国家级精品课程讲义)
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计 主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点：
1）比较成熟 2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
模式识别概念原理及其应用
数字识别是指利用计算机技术自动识别和分析手 写数字的能力。
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
详细描述
手写数字识别系统通过采集手写数字图像，提取特征 并转换为数字格式，然后与预定义的标准数字进行匹 配，实现数字的自动识别。该技术广泛应用于邮政编 码、支票和银行票据等领域的自动化处理。
医学影像诊断
总结词
医学影像诊断是指利用医学影像技术获取人体内部结构 和功能信息，进而对疾病进行诊断和治疗的过程。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法规则的模式识别方法，通过建立输入数据的结构模型进行分 类和识别。
详细描述
结构模式识别通过分析输入数据的结构和语法规则，建立相应的结构模型，然后 根据这些模型对输入数据进行分类和识别。常见的结构模式识别方法包括句法分 析、语法制导的翻译等。
模糊模式识别
总结词
基于模糊逻辑和模糊集合论的模式识别方法，通过建立模糊隶属度函数进行分类和识别。
02 模式识别的基本原理
特征提取
特征提取
01
从原始数据中提取出具有代表性的特征，以便更好地分类和识
别。
特征选择
02
选择与分类任务最相关的特征，去除无关或冗余的特征，提高
分类准确率。
特征变换
03
将特征进行变换，使其更适应分类器的需求，提高分类性能。
分类器设计
分类器设计
根据不同的分类任务和数据集，设计合适的分类器。
详细描述
语音识别在智能语音助手、语音搜索、语音 导航、智能家居等领域有广泛应用。通过语 音识别技术，用户可以更方便地与设备进行 交互，提高用户体验和效率。
生物特征识别
总结词
生物特征识别是利用个体独特的生物特征进 行身份认证和识别的技术。
详细描述
模式识别原理
1.3 模式识别概况
1.3.1 模试识别发展简介
1929年G. Tauschek发明阅读机; 30年代 Fisher提出统计分类理论; 50年代Noam Chemsky提出形式语言理论; 60年代L.A.Zadeh提出了模糊集理论，较广泛地应用; 80年代Hopfield提出神经元网络模型理论; 90年代以后小样本学习理论、支持向量机。
,
M
xn
m n
C E X M X M T
x1 m1
E{x2
m2
x1
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xn mn
Ex1 m1 x1 m1 Ex1 m1 x2 m2 Ex1 m1 xn mn
E
x2
m2 x1
m1
Ex2 m2 x2 m2
如动态称重、电磁感应等。 3）直接识别车辆身份的方法实现分类。
如电子标签、视频牌照识别等。
例如第一种方式：
顶
高 长
居中
最大
居中
最低
车 高：
最高
顶长比：
最小
例1.2 生物识别技术。 根据每个人独有的可以采样和测量的生物学特征（生理特
征）和行为学特征进行身份识别的技术。
1）指纹识别：最早、最成熟的识别技术。 2）掌纹识别：研究纹线上某几个点的幅值（灰度值）、线长
用聚类分析的方法。
1.4 模式识别的应用
例1.1 不停车收费系统。 交通部的收费标准：按吨位划分 收费站：按车型收费（间接按车辆设计载重量收费） 关键：车型的自动分类。几种主要技术： 1）提取车辆外形几何参数进行处理分析，实现分类。
如视频检测方法、红外检测方法。 2）测量车辆的其他物理参数(噪声、振动、压重等)实现分类。
模式识别介绍课件
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第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
第1章 绪论
第4章 线性判别函数（重点掌握）
4.1 线性判别函数和决策面 4.2 感知准则函数 4.3 最小平方误差准则函数（MSE ） 4.4 Fisher线性判别函数 4.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法 4.6 分段线性判别函数
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第1章 绪论
第6章 近邻法（了解） 非监督学习方法的部分内容合并到此章介绍。 第7章 特征的抽取和选择（掌握） 基于K —L展开式的特征提取合并到此章介绍。 其它内容不作要求 课程小结：讲授模式识别的应用实例及复习前面 各知识点。 考核 考试成绩（80%）+平时成绩（20%）
第1章 绪论
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别的基本概念 1.2 模式识别系统 1.3 模式识别的发展及应用 1.4 本课程授课按排及考核标准
第1章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.1.1 模式 1.1.2 模式识别
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第1章 绪论
1.1.1 模式
“模式”这个概念的内涵是很丰富的,我们把凡是 人类能用其感官直接或间接接受的外界信息都称为 模式,比如,文字、图片、景物是模式,声音,语音是 模式,心电图、脑电图、地震波等也是模式。广义 地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们 可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式, 但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得 的信息, Байду номын сангаас此, 模式往往表现为具有时间和空间分布 的信息。
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第1章 绪论
第1章 绪论
1.3.4 其它方面的应用
模式识别进行遥感图片的分类，可以完成大量的 信息处理工作；在军事上，可见光、雷达、红外 图像的分析与识别，可以检出和鉴别目标的出现， 判断目标的类别并对运动中的目标进行监视和跟 踪。采用地形匹配的方法校正飞行轨道以提高导 弹的命中精度，也是模式识别的重要应用课题。 此外，模式识别在鉴别人脸和和指纹，地质勘测、 高能物理，机器人技术等方面也有很多用处。
模式识别(第九章2010)
方法：
可分性不仅和类内距离有关，还和类间距离有关。 可靠的方法是：希望类间散射大，各维的方差小，∴ 设计判别准则
J (x j ) u T Sb u j j u S wu j
T j
u T Sb u j j
j
由Sw、Sb共同来刻化变换后的分量的可分性
j是Sw的第j个本征值，实际就是第j维方差。
注意：采用K-L作为样本分类的特征提取时，要特别
注意尽可能保留不同类别的样本分类鉴别信息。若
仅考虑准确地提取原来样本的主成分，有时不一定
有利于分类的鉴别。
9.5
利用类平均向量提取判别信息
吸收类均值向量带来的信息进行特征提取 为了使变换后的低维空间尽可能多的保持原有 的分类信息，需进一步研究如何利用类均值向量包 含的大量分类信息，以便更有效提取特征，即需寻 找“最好”的K-L坐标系。
实质上保留了原样本中方差最大的特征成份，突出
了差异性。
j E[C ]
2 j
2 j
除了使用x的自相关阵Rx的本征矢量构成正交变 换矩阵来实现均方误差最小的K-L变换外，还可用x 的协方差阵x的本征矢量构成正交变换矩阵，使均
方误差最小, 即：
E[( x m)( x m)T ]
C T x
j 1, 2,..., D
即C的各量为： c j T x j
其中： T [ j (t1 ), j (t2 ),, j (tD )]T j
∴ C就是随机向量x的一个正交归一化变换的 结果，C的每个值都是选出来的特征。
∵K-L变换的一个非常重要的性质是展开系数ci 互 不相关，即要求：
a [c1 , c2 ,..., cm ]T
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第11章 文本分类
(2) 基于理解的分词方法是利用汉语的语法知识和语义 知识及心理学知识进行分词, 需要建立分词数据库、 知识 库和推理机。 由于此方法需要使用大量的语言知识和信息, 目前这种系统还处在试验阶段。
第11章 文本分类
(3) 基于统计的分词方法是根据字与字相邻共现的频率 能够较好地反映成词的可信度这一点, 对语料中相邻共现的 各个字的组合的频度进行统计, 计算它们的互现信息。 这种 方法只需对语料中的字组频度进行统计, 不需要切分词典, 因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。 这种方法增加了 空间复杂度。
第11章 文本分类
(5) 相似度度量。 两个文本D1和D2之间的相关程度常常用 Sim(D1, D2)来度量。
在向量空间模型下, 可以借助向量之间的某种距离来表示 文本间的相似度。 常用的是采用向量之间的内积来计算相似度, 定义式如下:
n
Sim(D1, D2 ) w1k w2k k 1
(11-2)
第11章 文本分类 图 11-2 向量空间模型
第11章 文本分类
向量空间模型的最大优点在于把文本内容简化为特征与 其权重的向量表示, 把对文本内容的处理简化成向量空间的 向量运算, 使得问题的难度大大降低了。 向量空间模型表达 效果的优劣, 直接依赖于特征项的选择和特征加权方式。 选取特征项主要有以下两条原则:
第11章 文本分类 或者采用夹角余弦计算, 定义式如下:
Sim(D1, D2 ) cos
n
w1k w2k
k 1
n
n
( w1k2 )( w2k2 )
k 1
k 1
(11-3)
夹角余弦公式忽略了各个向量的绝对长度, 着重从形状考虑它 们之间的关系, 当两个向量方向相近时, 夹角余弦值较大, 反 之则较小。本节所涉及的文本之间的相似度均采用向量之间的 夹角余弦来计算。向量空间模型如图11-2所示。
第11章 文本分类
(1) 文本。 本书泛指一般的文本或者文本中的段落、 句 群或者句子, 通常指的是一篇文章。 尽管文本可以是多媒体对 象, 但是在本书的讨论中, 只认为是文本对象。
(2) 特征项。 文本的内容由一些特征项来表达, 一般由文 本所含有的基本语言单位(字、 词、 词组或短语等)来表示, 即文本可以表示为D(t1, t2, …, tn), 其中, tk表示各个特征 项, 每个特征项表示文本的一个维度。
第11章 文本分类
(3) 特征项权重。 在一个文本中, 每个特征项都被赋 予一个权重wk, 以表示这个特征项在该文本中的重要程度。
D D(t1, w1;t2 , w2; ;tn , wn )
其中, 特征项tk的权重为wk, 1≤n。
(11-1)
第11章 文本分类
(4) 向量空间模型。 给定一个文本D=D(t1, w1; t2, w2; …; tn, wn), 由于tk在文本中既可以重复出现又应该有先后次序的关 系, 分析起来有一定的难度, 为了简化分析, 可以暂不考虑tk在 文本中的先后次序, 但要求tk互异(即没有重复)。 这时可以把t1, t2, …, tn 看成一个n维的坐标系, 而w1, w2， …, wn为相 应的坐标值, 因此, 一个文本就表示为n维空间的一个向量, 称 D=D(w1, w2, …, wn)为文本D的向量表示或向量空间模型。
第11章 文本分类
衡量自动分词技术的主要指标是切分精度和切分速度。 针对信息检索与分类/聚类系统来说, 分词技术的主要问题是 确定词的颗粒度大小、 对专用术语的识别、 判别词与词之 间的语义关联、 对未登录词的处理等。 可以先采用最大匹 配、 最短路径、 概率统计等方法, 得到一个词语粗分结果, 然后再对粗分结果进行歧义词排除、 未登录词识别等处理。
第11章 文本分类
第11章 文 本 分 类
11.1 文本分类技术 11.2 垃圾邮件识别技术 11.3 网页分类技术 习题
第11章 文本分类
11.1 11.1.1
文本分类的流程图如图11-1所示, 它包含中文分词、 特征 提取、 向量表示、 分类器等四大部分。 首先, 收集大量的包 含各种信息的文本语料, 形成训练数据集, 并对其进行人工分类; 其次, 对训练数据进行中文分词(对英文文本不需要分词)、 特 征提取、 向量表示, 形成特征向量; 再次, 选择合适的分类器 模型, 对训练数据的特征向量进行训练, 得到有效的分类器; 最 后, 利用训练好的分类器对待分类的文本进行分类。
第11章 文本分类
(1) 基于字符串匹配的分词方法又叫做机械分词方法, 它 是按照一定的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(识别出一个词)。 常用的几种机械分词方法有正向最大 匹配、 逆向最大匹配、 最少切分(使每一句中切出的词数最 小)等。
第11章 文本分类
(1) 应当选择包含文本信息多的, 对文本的表现能力较强 的语言单位作为特征项。 特征项可以是文本中基本的语言单 位, 例如单字、 词、 词组或者短语等多个层次, 也可以是更 高层次的单元, 例如概念等。 层次越高, 包含的文本信息也 越多, 能更好地描述文本内容, 同时存在的问题就是它可能需 要复杂的附加处理, 比如, 对汉语特征, 如果选择词作为特 征项, 则首先需要先进行中文分词处理, 而中文分词是一个比 较复杂的处理过程。
第11章 文本分类 图 11-1 文本分类流程
第11章 文本分类
11.1.2 1. 中文文本是由字连接在一起组成的。 在文本处理中, 中
文文本需要先分割成一个个有意义的词, 这就是中文分词。 对于英文, 就是识别出空格(多个空格可以看成是一个空格), 并把它作为词的分隔符。 现有的分词算法分为三大类: 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。
第11章 文本分类
2. 文本表示模型主要研究选择计算机能够识别的模型, 用 其来完整的表示文本内容。 目前, 具有代表性的文本表示模 型有布尔模型(Boolean Model)、 向量空间模型(Vector Space Model, VSM)、 概率模型(Probabilistic Model)等。 向量空间模型目前已被成功地应用于著名的文本检索系 统SMART中。 一些研究表明向量空间模型在处理大规模文本 方面有很强的优势, 它逐渐成为最简便、 最高效的文本表示 模型之一。 向量空间模型的基本概念如下: