文本分类概述备课讲稿
文本分类过程PPT课件
支持向量机（Support Vector Machine，SVM），其分类思想是给定给一个包含正例和反例的样 本集合，svm算法的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。它在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。
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中文文本分类过程中涉及许多 过程及参数，都会在不同程度 上影响分类器的分类效率。
特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数 ，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了 模型，使研究人员易于理解数据产生的过程。
文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、网页、书籍或像微博 一样的一段语料。由于类别时事先定义好的，因此分类是有监督的。
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01 文本分类应用领域
信息过滤
对获取的信息进行二分类的处理，即将用户需求的信息过滤出来，发送给 用户；将用户不感兴趣、不需要的不良信息、反动信息等过滤掉。垃圾邮 件过滤、新闻选择以及手机信息过滤等都是信息过滤的典型应用。
当前的知识信息主要以文本作为载体，大部分文本信息以非结 构化或半结构化的形式存在，如电子邮件、电子文档以及电子 档案等，它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理。 因此，采用信息化手段通过机器学习方法对这些文本信息进行 处理显得尤为重要。
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01 文本分类概述
文本分类技术（Text Categorization，TC）作为组织和管理文本信 息的有效手段，主要任务是自动分类无标签文档到预定的类别集合中。
6文本分类全解
主要内容
? 文本分类及文档的特征向量 ? 余弦相似度 ? 使用分类算法进行文本分类 ? 逆文档频率 TF-IDF ? TF-IDF的信息论依据 ? 浅谈中文分词
度量两篇新闻的相似度
? 设两篇新闻的特征向量为 x (x1, x2, ...) 和 y (y1, y2, ...) ， 它们的欧氏距离为 d(x, y)：
信息熵 (Entropy)
? 一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系 ? 比如，要搞清楚一件非常不确定的事，或是我们一无所知
的事情，就需要了解大量信息。相反，如果我们对某件事 已经有了较多了解，那么不需要太多信息就能把它搞清楚 ? 从这个角度看，信息量就等于不确定性的多少 ? 如何量化信息的度量呢？
应用：新闻分类 - 使用kNN
? 计算每训练数据中每条新闻和待分类新闻的相似度 ? 找出和待分类新闻相似度最大的k条新闻 ? 找到的k条新闻中哪个类别占的最多，待分类新闻就属于哪
个类别
应用：新闻分类 - 使用朴素贝叶斯
P(Ci
| w) ?
P(w | Ci )P(Ci ) P(w)
w为新闻特征向量，Ci为新闻类别。 对于一条新闻，找到使P(Ci|w)最大的新闻分类，将新闻划分到该类别中
利用欧氏距离
similarity(A, B) = similarity(A, C) =
1 ? 0.414 2?1 1
? 0.261 8?1
应用：论文分组
? 1998年，约翰?霍普金斯大学的教授雅让斯基是某国际会议 的程序委员会主席，需要把提交上来的几百篇论文发给各 个专家去评审决定是否录用。为保证评审的权威性，需要 把每个研究方向的论文交给这个方向最有权威的专家。
信息熵 (Entropy)
文本解读教案
一、文本概念的含义1、广义：所有传达着某种意义的客体，由语言符号系统和非语言符号系统按照一定的规则组合而成、具有多层次结构的能指系统。
2、狭义：由语言符号所组成的文学文本。
具有自足性、封闭性和能指性。
自足、封闭：在各种艺术技巧和规则的作用下组合而成的完整、独立的艺术世界；能指：各个要素相互连接、相互作用，构成一个具有多重内涵的意义系统。
（语言——意义）3、作品与文本的联系与区别文本概念表明了作家不是作品意义的权威，作品的意义存在于文本结构之中，作家的写作只是为读者一个具有能指功能（可以包含意义），可供解释的客体。
意义的最终实现，依赖于文本与读者的交流，即读者的文本解读过程。
二、文学文本解读的性质和过程1、解读的性质：是一个反映、实现、改变、丰富文本的过程，也是一个融汇了读者的感受、体验、联想、想象以及审美判断等多种心里活动机制的特殊认识活动和心里活动过程。
2、解读的步骤：（1）一般性阅读：由通晓文字到初步把握作者意图或文本原意的阅读过程。
（2）细读：从“释义”到“辨味”释义，是指对语词、文句的意思的理解和确认，也就是通常所说的通晓文字，并在通宵文字的基础上去领会语词、文句的特殊意蕴；辨味，是指对文本的特殊意味、韵致、情味以及作者用心的感知和体认。
文学欣赏一开始就有一个语言的理解即释义的问题。
这是文学欣赏的起点。
如“扬子江头杨柳春，杨花愁杀渡江人。
数声风笛离亭晚，君向潇湘我向秦。
”其中的“潇湘”和“秦”是指与朋友分别之后各奔东西。
又如“绿蚁新醅酒，红泥小火炉。
晚来天欲雪，能饮一杯无？”其中的“绿蚁”是指新酒酒面浮末的代称，这里是指新酿的酒，而不是“绿色的蚂蚁”。
但文学欣赏的高级阶段是指在释义的基础上去“会意”、“辨味”。
如陶渊明“每有会意，便欣然忘食”。
在一般性阅读的基础上，通过细致研究词语的搭配，特殊句式的意味、语气，以及特殊的修辞手段的运用等等，来细致品味每个词的本义、暗示义、联想义，在具体的语境中重新确定语词的含义和文本的主旨。
实用类文本阅读实用类文本阅读教案
实用类文本阅读实用类文本阅读教案一、教学目标1.了解实用类文本的特点和阅读技巧。
2.掌握实用类文本的阅读理解能力。
3.培养学生运用实用类文本解决实际问题的能力。
二、教学内容1.实用类文本的定义和特点。
2.实用类文本的分类。
3.实用类文本的阅读技巧。
4.实用类文本阅读理解的训练。
三、教学过程1.导入新课通过给学生展示一篇实用类文本，比如一则使用说明书或者操作指南，引发学生对实用类文本的关注和注意力。
2.理论讲解2.1实用类文本的定义和特点讲解实用类文本的定义，即以工具书、技术手册、使用说明书、操作指南等形式和内容为主的文本，旨在解决实践中遇到的问题。
然后阐述实用类文本的特点，包括使用简明扼要的语言，层次清晰，直接解决问题等。
2.2实用类文本的分类讲解实用类文本的分类，主要有以下几类：-操作指南：包括步骤、方法、技巧等，帮助读者完成具体操作。
-使用说明书：介绍产品的特点、使用方法、保养和维修等。
-技术手册：介绍其中一种技术或专业知识的书籍。
-工具书：提供具体信息的手册，如字典、地图、备忘录等。
3.阅读技巧训练3.1寻读法演示如何利用标题、图片和关键词寻找所需要的信息。
让学生观察实用类文本的标题、图片和关键词，然后尝试自己寻找所需信息。
3.2略读法3.3精读法4.阅读理解训练提供多个实用类文本，让学生分组合作解答与文本相关的问题。
通过让学生自主解决实际问题来培养他们的应用能力。
四、课堂小结总结本节课的教学内容，强调实用类文本的阅读技巧和理解能力的重要性。
五、课后作业布置作业，让学生选择一篇实用类文本，然后运用课上学到的阅读技巧和理解能力来解读全文，并写一篇阅读总结。
六、教学反思对本节课的教学进行总结和反思，同时留意学生的反馈和问题，为下一节课的教学做好准备。
《文本信息的结构化和形象化》说课稿
《文本信息的结构化和形象化》说课稿各位评委：大家好！我说课的主题是《文本信息的结构化和形象化》。
一、教材分析（一）教材的地位及作用本节课是教育科学出版社出版发行的，普通高中课程标准实验教科书，信息技术基础（必修）第四章文本和表格信息加工中第一节文本信息加工的第三课时，也是本节内容的最后一个课时。
在学习了文字处理技术的基础上，本节课进一步介绍文本信息的结构化和形象化。
为后续章节的学习奠定了基础。
（二）教学目标知识与技能：1、了解文本信息的结构化和形象化表达。
2、分析文本内容，判断应该采用哪一种方式表达信息。
过程与方法：1、运用所学的知识进行文本的结构化和形象化表达。
2、操作word软件绘制图文并茂的结构图。
情感态度与价值观：1、能主动学习，根据需要，围绕主题加工文本信息。
2、注意交流与合作，培养学生的创新及合作精神。
（三）教学重点与难点根据本课的教学目标和学生的实际情况，确立以下重难点：（1）教学重点：1、文本信息的结构化表达。
2、文本信息的图形化表达。
（2）教学难点：文本信息表达方式的选择。
二、学情分析高一学生在初中阶段已经学习过如何用word软件对文本和图片进行简单加工，在第四章前面的章节又对文字处理技术以及如何使用文字处理软件加工信息，有了进一步的认识。
但对于如何表达文本信息，学生只是有模糊的体验，还没上升到规范的理论概括层次。
本节课介绍文本信息的结构化和形象化表达，教会学生如何更形象更生动地表达具备结构化特征的文本信息，同时也是为以后的学习打下坚实的基础。
三、教法分析1、任务驱动法本节课教师采取任务驱动法，针对学生学习、生活中的实际问题布置一个“班委会组成说明”学习任务，让学生完成此任务来更加熟练地掌握文本信息的结构化和形象化表达。
2、实践法让学生上机操作，通过实践来加深对文本信息的结构化和形象化表达的理解，同时也能让学生更加熟练地使用word软件处理文本、图片信息。
3、比较法通过文字描述与文本信息结构化表达的比较，以及文本信息结构化表达与形象化表达的比较，构成本节课的主线。
《分类》优秀说课稿范文（精选5篇）
《分类》优秀说课稿范文（精选5篇）《分类》优秀说课稿范文（精选5篇）作为一名为他人授业解惑的教育工作者，常常需要准备说课稿，借助说课稿可以有效提升自己的教学能力。
说课稿应该怎么写才好呢？下面是小编精心整理的《分类》优秀说课稿范文（精选5篇），欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
《分类》优秀说课稿1一、说教材《分类》是九年制义务教育课程标准实验教科书一年级数学上册第五单元的内容，它是在学生较少的相关生活经验的基础上进行的。
目的是培养学生能从根据事物的非本质的、表面的特征把事物进行分类，发展到根据事物的功用进行分类，最后能够根据客观事物抽象、本质的特征进行分类的能力，促进逻辑思维能力的发展。
教材是以文具店的情境图导入，但我认为一年级小朋友年龄小，很少具有去文具店购买文具的相关生活经验，所以对于文具店这一情境并不熟悉，脱离了学生生活实际，不利于激发学生的学习兴趣和进行发现学习、探究学习的兴趣。
于是，我根据小朋友非常喜欢跟大人逛超市的心理，让学生跟随老师的镜头一起逛本地的大型超市——同心超市，创设情境导入，并在这个情境主线的贯穿之下，开展由浅入深的分类操作活动，由观察、讨论方法，到能够按照单一标准分类，最后发现物品能够按不同标准进行分类，活动中力求遵循知识的发展规律和学生的认知主动性，密切数学与生活的联系，充分调动学生的学习主动性，让学生参与到学习的全过程之中，使学生在观察、操作中学会分类，掌握分类方法，培养他们的思维能力与概括能力。
基于以上的设计思路，我确定本课的教学目标如下：1、认知目标：让学生通过操作实物或实物图片，能够选择不同标准对物体进行分类，掌握分类方法；2、能力目标：通过各种形式的分类摆放物品，培养学生动手操作能力、观察能力以及语言表达能力；3、情感目标：让学生感受分类在实际生活中的作用，体会生活中处处有数学。
本课教学的重点就在于初步感知分类的意义，难点在于学生能选择不同的标准对物体进分类。
二、说教法、学法一年级学生年龄小，经验少，但乐于接受新鲜事物，思维活跃，因此本节课在教、学法上突出了以下特点：1、联系实际，从生活中学在我们的生活中，到处充满着数学。
文本信息加工说课稿.doc
《文本信息加工》说课稿一、说教材1、说教材内容《文本信息加工》是选自教育科学出版社高一年级《信息技术基础》必修部分第四章第一节的内容，分为2课时。
主要包括了文文字及其处理技术、汉字的编码及文字处理软件等内容。
今天我所说的是本节书第2课时的内容，介绍如何用文本编辑软件Word来完成文本信息的加工。
2、说教学地位和作用在我们今天的学习、生活、工作中，文本信息加工是最基本也是最常用的一种信息加工类型。
所以掌握文本信息加工技能，为我们日后不管是进入高校深造还是投入社会的洪流，都是一项基本的求生技能。
本课程的学习既可以调动学生的学习积极性，又可以提高他们的实际操作技能，还可以对他们进行艺术熏陶。
3、说教学目标【知识与技能目标】①掌握文字格式的设置方法②掌握艺术字、图片的插入方法③学会选择合适的形式来表达自己的主题【过程与方法目标】①培养学生对一项任务整体规划与设计的思想与意图②能够对自己的作品和他人作品进行客观合理的评价【情感态度与价值观目标】培养学生创新意识和协作精神；培养学生创造美和鉴赏美的能力；培养学生尊重他人劳动成果的意识。
4、教学重难点重点：①文本格式的设置②图片、艺术字的插入以及图片与文字环绕方式的设置难点：分析信息加工任务需求，选择合适的方法把文本信息组织起来，并通过一定的格式、图文混排、版面设计以及电子报刊等方式把信息表达出来。
二、说学情我们高一的学生来自各个不同的初中学校，对计算机的认识和操作水平差异较大。
但通过前面一些章节的学习，学生已经开始有了一定的计算机操作能力和文字处理能力，对于如何把网络信息、文本信息、图片信息，加工处理成一个完整的作品，以及如何设计美观的版式，漂亮的版面，大部分学生还是无法实现的。
在教学活动中应将大部分的时间留给学生自学实践，将操作中的经验和技巧进行互相交流和沟通，以此培养学生的自学能力和协作学习的精神。
三、说教法俗话说教无定法，贵在得法。
我结合本课教学目标和重难点，为了突出教学重难点，使学生化被动为主动愉快地完成学习任务，采用以下教学方法：①、情境教学法：在讲课之前先通过例子的分析创设一定的情景进行教学②、教练演示法：一边分析教学内容一边示范如何设置文本格式、插入图片、艺术字等，让学生在短时间内能够接受较为系统的知识技能。
文学文本解读教案
文学文本解读教案第一章：文学文本解读概述1.1 文学文本的定义与特点1.2 文学文本解读的重要性1.3 文学文本解读的基本方法与步骤1.4 文学文本解读的评价标准第二章：文学语言的理解与分析2.1 文学语言的特点与作用2.2 文学语言的理解方法2.3 文学语言的修辞手法分析2.4 文学语言的风格与语境分析第三章：文学形象的理解与分析3.1 文学形象的定义与特点3.2 文学形象的分类与作用3.3 文学形象的理解方法3.4 文学形象的审美分析第四章：文学主题的解读与探讨4.1 文学主题的定义与作用4.2 文学主题的解读方法4.3 文学主题的探讨与分析4.4 文学主题的启示与思考第五章：文学作品的背景与作者分析5.1 文学作品的历史背景分析5.2 作品作者的生平和思想分析5.3 作品作者的创作动机与目的分析5.4 作品作者的创作风格与流派分析第六章：文学形式与结构分析6.1 文学形式的概念与作用6.2 叙事文学的结构分析6.3 抒情文学的形式特点与分析6.4 戏剧文学的对话与场景分析第七章：文学类型的特点与解读7.1 文学类型的定义与分类7.2 不同文学类型的特点与区别7.3 各类文学类型的解读方法7.4 文学类型的审美价值与影响第八章：文学象征与隐喻的解读8.1 文学象征与隐喻的概念与作用8.2 象征与隐喻的识别与分析8.3 象征与隐喻的主题意义解读8.4 象征与隐喻在文学创作中的运用第九章：文学人物形象的解读与分析9.1 文学人物形象的重要性9.2 人物形象的类型与特点9.3 人物形象的解读方法与技巧9.4 人物形象的分析与评价第十章：文学批评方法与视角10.1 文学批评的概念与作用10.2 文学批评的主要方法与分类10.3 文本批评与历史文化批评的运用10.4 文学批评的写作技巧与原则第十一章：文学流派与时期分析11.1 文学流派的定义与特点11.2 主要文学流派的介绍与分析11.3 文学时期的划分与特点11.4 特定时期文学作品的解读与评价第十二章：文学与其他艺术形式的关系12.1 文学与绘画的关系与解读12.2 文学与音乐的关系与解读12.3 文学与影视的关系与解读12.4 文学与其他艺术形式的综合分析第十三章：比较文学与跨文化解读13.1 比较文学的概念与作用13.2 文学作品的跨文化解读与比较13.3 文学作品的跨文化翻译与传播13.4 比较文学的研究方法与实践第十四章：文学文本的现代解读与应用14.1 现代文学文本的特点与解读方法14.2 网络文学与数字媒体的解读与应用14.3 文学文本在现代社会中的角色与影响14.4 文学文本的创新解读与应用实践第十五章：文学文本解读的综合训练与评价15.1 文学文本解读的案例分析与讨论15.2 文学文本解读的写作训练与评价15.3 文学文本解读的口语表达与交流15.4 文学文本解读的学习总结与反思重点和难点解析本教案涵盖了文学文本解读的各个方面，从文学文本的定义与特点、文学语言与形象的分析，到文学主题的解读、文学作品的背景分析，再到文学形式与结构、文学类型的特点与解读、文学象征与隐喻的解读、文学人物形象的解读与分析、文学批评方法与视角等。
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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 ⑹ 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 Di }和一个预先定义的类别集合 C = {C 1,…,c },二者之间的真实关系可由以下函数表示 [5]：于是，自动文本分类问题可以转化为找到函数 的近似表示 ： :D C {T,F}(d i ,c j )T, if d i c j (di,cj ) F, if dicj (1-2)使得 尽量逼近未知的真实函数 。
此处的函数 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 TextCategorization)'可题和多标号分类(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D C{T,F}T, if d ic j(d i ,c j ) (d i ,c j )F, if d i c j(1-1)别体系有重合，一篇文档可以属于多个不同的类别。
122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。
训练模块分类模块图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［1J0］，而中文则需要根据语义进行分词［11-15］或采用N-gram法进行分词阿7】。
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，w j w1j, ,w|T|j ，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In ternet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。