基于关联分析的文本分类特征选择算法

合集下载

基于相关性的文本分类特征选择算法

图 1 M BAF算法
M BAF算法执行过程中，其最为关键的操作就是选择有
效的特征，将无效的、冗余的多余特征过滤掉，这样就可以实现算法数据的特征过滤气本文的操作中，第 7 行到第 1 6 行
就可以描述算法过滤多余冗余特征的操作步骤。假设系统中存在 N 个平均特征，则可以将其分配到m 个队列中 ™。因此,
信息在特征选择过程中存在许多的缺点，比如需要计算任意
两个特征之间的关联程度，这样就会造成类别之间的特征存
在不同的区域，为了能够提高互信息的操作程度，可以采用近
似 Markov Blanket算法改进互信息，利用 Markov Blanket提
CH I相比，文中算法是有效的且能够提高分类的精确率。
关键词 :特征选择 ;相关性 ;文本分类；冗余
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号：1673-1131(2017)03-0073-02
1 特征选择算法及分析
互信息作为一种先进的数据挖掘和特征类选择算法，互
如果不存在相关的冗余特征，则时间复杂度可以设置为
0(([;«/m]-l)x [n/m]x »n/2), 即
;如果算法进行特征选择
时，数据信息集中仅仅存在一个特征，此时数据集中所有的特征都被剔除了，这种情况下,M BAF的时间复杂度就可以设置
i= g e tN e x tQ u e u c (k ,f): /呢得队列 k 中特征 f 的下一个特征-

利用SVM进行文本分类并研究特征选择对文本分类的影响

利用SVM进行文本分类并研究特征选择对文本分类的影响SVM（支持向量机）是一种常用于文本分类的机器学习算法。

它的主要思想是将文本数据映射到高维向量空间，并在此空间中构建一个超平面来实现分类。

特征选择是在特定的文本分类任务中选择最相关特征的过程。

本文将研究特征选择对SVM文本分类的影响。

一、SVM文本分类的基本步骤SVM文本分类的基本步骤包括数据预处理、特征提取、特征选择和模型训练四个主要阶段。

1.数据预处理：这一步骤包括去除文本中的停用词、标点符号等无用信息，同时进行词干化和词向量化处理，将文本转换为向量表示。

2.特征提取：常用的特征提取方法有词袋模型和TF-IDF模型。

词袋模型统计文档中每个词的出现频率，将其构成一个向量。

TF-IDF模型基于词袋模型，加入了对词频的权重调整，更准确地反映了词对文档的重要性。

3.特征选择：特征选择是从所有特征中选择最有用的特征，以提高分类器的性能。

常用的特征选择方法有信息增益、卡方检验和互信息等。

4.模型训练：最后，使用选择的特征和标注的训练集来训练SVM分类器，通过调整超参数，如正则化参数C和核函数类型等，来优化模型的性能。

特征选择在SVM文本分类中起着至关重要的作用，它能够减少特征维度，提高分类效果。

以下是特征选择对文本分类的影响：1.维度减少：文本数据往往具有高维度，而很多特征无关或冗余。

通过特征选择可以减少特征维度，消除冗余信息，提高计算效率。

2.加快训练速度：特征选择可以减少训练样本的数量，从而缩短SVM 模型的训练时间。

特征选择能够剔除一些对分类任务无关的特征，使得模型更快速地收敛。

3.提高分类性能：特征选择有助于找到与分类任务最相关的特征，去除冗余和噪声，从而提高分类器的泛化能力和分类性能。

4.解释性：选择最相关的特征可以增加对分类结果的可解释性。

通过特征选择，我们可以更好地理解哪些特征对分类有贡献，有助于进一步分析文本数据的规律和特点。

三、特征选择方法1.信息增益：信息增益是通过比较每个特征与分类结果之间的关联性来衡量特征的重要性。

文本分类及其特征提取

文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。

文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。

在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。

特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。

下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。

常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。

- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。

TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。

TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。

-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。

将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。

2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。

Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。

- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。

- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。

Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。

基于语义分析的文本分类方法研究

基于语义分析的文本分类方法研究文本分类在自然语言处理领域具有重要意义，它主要是将输入文本分配至预定义的类别或标签中。

该领域的研究在各个领域都有着广泛的应用，例如：文本过滤、信息检索、主题发现、情感分析、新闻分类等。

因此，研究文本分类方法的效果和精度是非常重要的。

本文旨在探讨基于语义分析的文本分类方法。

1. 文本分类的基本问题文本分类的目标是为文本分配可识别的标签或类别，它是计算机语言处理领域中的主要方向。

文本分类方法主要依赖于三个主要成分：特征提取、特征选择和分类器。

特征提取阶段从文本中提取相关特征，以便能够训练文本分类器。

例如，有关文本分类的主要特征可能包括文本中的单词和词组。

特征选择阶段是指在所有特征中选择最有用的特征。

选择特征的方法可以是过滤式或封装式的。

分类器阶段是指将提取和选择的特征用于训练模型，并使用模型为新文本分类。

2. 基于语义分析的文本分类方法语义分析是自然语言处理的基本问题之一，主要面临的问题是词语的意义。

语义分析的主要目标是探讨文本中的句子和单词的真实含义，以便更好地理解文本中的内容和意图。

基于语义分析的文本分类方法正是借助于自然语言处理技术，以学习语义信息的方式来提高分类器的精确度。

具体而言，它通过把每个文本文档映射到向量空间，在这个向量空间中，根据向量之间的相似度或相关性来判断文档所属的类别。

3. 基于词嵌入的文本分类方法词嵌入技术被用作机器学习中的主要手段之一，它是一种自然语言处理技术，可以将单词或短语映射到连续的向量空间中。

基于词嵌入的文本分类方法主要以单词的语义信息为基础，以将词汇嵌入到连续向量空间中，以此来计算单词之间的相似度。

在此基础上，它通过将每个文档映射到一个向量空间，来计算文档之间的相似度或相关性。

并用分类器将文档分配到不同的类别中。

4. 基于主题模型的文本分类方法主题模型是一种计算机算法，它可以从大量文本数据中发现文本的主题并建立它们之间的关系。

基于主题模型的文本分类方法旨在寻找文本数据集中表示主题分布的模型，并基于其中的主题信息来对文本进行分类。

基于lda的文本特征选择算法研究与探讨

17Computer CD Software and Applications葛文镇 / 宁波大学信息科学与工程学院中图分类号：TP391文本自动分类主要流程为：预处理、降维（特征选择和特征抽取）、分类器的设计及分类结果。

这其中的一项重要任务就是特征的选择和提取，尤其是在对短文本进行分类的过程中。

在短文本中，文本特征的集合往往具有高稀疏性、高维度的特点，常用的分类器支持向量机（support vector machine ，SVM ）又对特征的相关性和稀疏性不够敏感，但其对高维度数据的处理具有较好的性能，所以SVM 常被用来作为文本分类器的实现；此外近年来随着狄利克雷分布（latent dirichlet allocation ，LDA ）主题模型的流行，将主题模型应用对文本特征提取中的研究越来越多。

利用LDA 模型可以对语义进行建模，从语义角度进行特征的选择，再结合传统的基于词频的特征选择方法，可更好的实现文本表示。

1 LDA 模型介绍为解决向量空间模型在表示文本过程中忽略词间相关性的问题，人们引入主题的概念试图通过主题，来获取文本更深层次的表示，这就是主题模型的基本出发点，其基本思想是文档集中隐含着关于主题的混合概率分布，同时每个主题又是在词的基础上的概率分布，由此，建立了清晰的三层主题模型结构，即文档-主题、主题-特征词。

1988年S.T.Dumais 等人提出了一种新的信息检索代数模型-LSA （Latent Semantic Analysis ）[1]。

其思想是把高维的向量空间模型（VSM ）[2]表示中的文档映射到低维的潜在语义空间中。

1999年，哈夫曼提出了PLSI （Probabilistic Latent Semantic Index ）模型[3]，PLSA 是以统计学的角度来看待LSA 。

但是PLSI 容易出现过拟合的问题，同时模型与语料集相关，不适合大规模数据的建模。

针对以上问题，Blei 等于2003年提出了LDA （Latent Dirichlet Allocation ）模型[4]，其主要思想是：文档是主题上的Dirichlet 分布，主题是词汇上的多项式分布。

基于关键词语的文本特征选择及权重计算方案

就是通过对文本内容的分析，把它关联到预先定义的主题类别中要达到的目标是把人们认为语义相近的文本划分到同一个类别。文本分类的主要任务有：文本的形式化表示、构造分类器。国内外已经对分类器展开多年的研究，照分类知识的获取方法不同，为基于统计的方法和知按分识工程的分类方法。基于知识工程的方法主要依赖语言学知
用了文本的结构信息同时运用互信息理论提取出对文本内容起到关键性作用的词语；权重计算则综合了词语位置、词语关
系和词语频率等信息，出了文本中关键词语的贡献，突弥补了ＴＩＦ的缺陷。通过采用支持向量机（Ｖ分类器进行实验，ＦＤＳＭ）结果显示提出的Ｓｏ权重计算法比传统ＴＩＦ法的平均分类准确率要高５ｃｒｅＦＤ％左右。
ＴｒｗｉｈａｈｄｍｅｓｎｉｉＦＤＦｖｌｅ（ｒ￣ｑｅｃ，ｉｖｒｅｏｕｎｅｕｎｙ．ＢｔＦＤｏａｌｔｒｓｔｅｅｍｅｇｔｎｅｃｉｎｉｓＩａｉｏｓｔＴｕｔｍｅｕｎｙｎｅｓｃｍｅｔｒｑｅｃ）ｕＴＩＦｉｎｔｂｅｏｓｅｓｅｄｆＳｔｈ
ｗｏｄｒｓｎｅ．，ｅｓｒｃｕｅｉｆｒａｉｎａｄｍｕｕｌｎｏａｉｎｔｘｒｃｅｒｓｅｅｌｙｄａｄｗｏｄｌｃｔｎｗｏｄｄ — ｒｓｉｐｅｔｄｎｌｔｕｔｒｏｓｅｎｍｔｏｎｔａｉｆｒｔｅｔａｔｙｗｏｄｍｐｏｅ，ｎｒａｉ，ｍｏｏｋｒａｏｏｒｅｐｎｅｃ。ｗｏｄｆｅｕｎｙｎｄｄｃｅｔｑｅｃｉｈｉｇａｔｒｅｉｔｇａｅｅｄｎｅｒｑｅｃ，ａｏｕｎ￣ｅｕｎｙｉｗｅｇｔｎｍａｅｒｔｄ．ＩｖｌｃａｓｆａｉｎｅｐｒｍｅｔｈｅａｐｏｃｒｍｎｅｒｎｎＳ Ⅵ ｌｓｉｃｔｘｅｉｏｉｎ，ｔｒａｈｐｏｔｅｏｍｓｄｔｏａＦＤＦａｐｏｃｔｏｓｖｒｇｒｃｓｏｂｕ．ｕｐｒｒ￣ａｉｎｌＩｐｒａｈｗｉａｂｏｔａｅａｅｐｅｉｉｎａｏｔｆｉＴｈｎｉ５％Ｋｅｒｓｔｘａｇｒａｉｎｖｃｏｐｃｄｌｔｒｓｌｃｉｎｔｒｉｈｉｇｓｐｏｔｅｔｒｍａｈｅｙｗｏｄ：ｅｔｔｏｉｔ；ｅｔｒｓａｅｍｏｅ；ｅｍｅｅｔｏ；ｅｒｗｅｇｔ；ｕｐｒｖｃｏｃｉｃｅｚｏａｎｎ

基于类别概念的特征选择方法

ＶＭ解决文本分类问题的前提有两个，一是所有特征项都正交，即，，……，两两正交；二是向量Ｄ．Ｓ＝
，
埘 ……，｝埘能够完全表征文本Ｄ。然而，然语言中同义、自近义词以及词语歧义性的存在，使这两个前提往往难以满
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
文献标识码：Ａ
文章编号：６２４４（０６０－００－５１７－６Ｘ２０的开放性使网络信息逐步成为一个全方位的资源宝库，ｎｅｎｔ但其复杂的结构使人们很难从中准确找到需要的信息。文本分类是信息检索中的重要课题。统的文本分类是基于人工方式的，传如过去Ｙｈｏ的做法就是将ａｏ
网页放在一个巨大的层次分类结构中，通过人工组装维护这些类别．达到帮助人们方便快速查找信息的目的。这种方式缺
点很多．如周期长、费用高、率低、效需要大量专业人员以及分类结果的一致性低等。
２０世纪９０年代以后，基于机器学习的文本自动分类方法越来越成为主流。通过学习的方式使分类器获得分类知识，直
摘要：基于中文文本分类的定义和向量空间模型，本文分析了正确分类文本的关键所在。通过对传统
的特征选择方法的分析。出了新的特征选择方法。通过支撑向量机对中等规模语料库的实验，提验证了此方法的有效性。
关键词：本分类；量空间模型；网；别概念文向知类
维普资讯
第１４卷第２期

基于语义分析的文本分类和检索研究

基于语义分析的文本分类和检索研究随着信息时代的到来，大量的文字信息涌入了人们的视野，这为人们学习、工作和生活提供了便利。

不过随之而来的问题是如何快速有效地处理这些海量的文本信息。

文本分类和检索技术应运而生，通过自然语言处理、机器学习、信息检索等技术手段，对文本信息进行分类、过滤和查询，为人们的信息获取和利用提供支持。

本文将探讨一种基于语义分析的文本分类和检索研究。

一、文本分类技术文本分类是一种基本的自然语言处理技术，旨在将文本信息自动分类到不同的预定义类别中。

文本分类技术有很多种，常见的有基于规则、基于统计、基于机器学习等方法。

其中，基于机器学习的方法在文本分类中应用最广泛，因为它具有较高的分类准确率和适应性。

基于机器学习的文本分类技术，需要先进行特征选择和特征提取，再使用分类器对文本进行分类。

其中，特征提取是关键的一步，它决定了文本分类的效果。

传统的特征提取方法是基于词袋模型，即将文本中的词构成词袋，对于每一个词，用一个数字表示它出现的次数或权重。

这种方法虽然简单易实现，但是存在冗余性和歧义性。

近年来，随着深度学习技术的发展，词向量表示成为了一种先进的特征提取方法。

通过词向量，能够将词汇的语义信息纳入到分类器中，提高了分类器的泛化能力和准确率。

二、文本检索技术文本检索技术是将用户输入的查询语句与数据库中的文本信息匹配，返回与查询语句相关的文本信息。

传统的文本检索技术，通常基于词频、倒排索引等方法，效果受限于词汇的组合和查询语句的表达方式。

基于语义分析的文本检索技术，通过使用分布式表示方法，将文本信息转换为低维连续向量，将语义信息纳入到检索过程中。

这种方法不仅能够更好地解决同义词、多义词等问题，还能够进行相关性排序，提高检索准确率。

其中，一种常用的分布式表示方法是词嵌入（Word Embedding），它通过学习大量语料库的语言模型，将文本信息表示为低维稠密的向量，能够体现词汇之间的关系和语义信息。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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)。

词组，而这些特征词组中的每个单词在传统单独打分策略的特征选择算法中很可能会因分值过低而被丢弃。在Ｒｔｓ１７、２Ｎｗｇｏｐｕｒ５８０ｅｓｒｅ２ｕ文本数据集上进行实验，将算法与广泛应用的特征选择算法（信息增益、ＣＩ进行对比、分析。实验结果表明该方法是一种有特点，Ｈ等）有
［ｓｒｃ］Ｔｉｐｐｒｒｐｓｓｔｏ，ｈｃｏｓｅｓｈｌｔｎｈｐｂｔｅｎｔｏｄａｕｅｓｌｔｎＴｅｒｌｔｎｈｐｂｔｅＡｂｔａｔｈｓａｅｏｏｅｍｅｄｗｉｈｃｎｉｒｅｒａｏｓｉｅｗｅｗｒｓｎｆｔｒｅｅｉ．ｈａｉｓｉｅｗｅｎｔｐａｈｄｔｅｉｗｏｉｅｃｏｅｏｗｏ
ＤＬ）Ｘ（ｌｉＫＪＩ＝∑尸）ｇ）’ （ＩＰＱｏ２ｘＬ）￣
２ＡｎｕｒｖｎｅｙａｏａｒｒｏｕｉｇａｄＣｏ．ｈｉｏｉｃｂｒｔｙｆｍｐｔｎｍｍｕｉａｏｏｔｒ，ｆｉ３０７ＣｉａＰＫｅＬｏｏＣｎｎｃｔｎＳｆｉｗａｅＨｅｅ２０２，ｈｎ）
ｗｏｄｉｈｈｖｉｎｆａｔｉａｔｏｌｓｉｃｔｏｓｍｉｅ，ｎｗｏｗｏｄｓｔｒｏｎｕ．ｏｅｗｏｄｎｔｅｅｓｔｍａｅｄｓａｄｄｄｅｔｒｓｗｈｃａｅｓｇｉｃｎｍｐｃｎｃａｓｆａｉｎｉｎｄａｄｔ－ｒ — ｅｓａｅｆｕｄｏｔＳｍｒｓｉｓｅｓｉｉｈｙｂｉｃｒｅｕｏ
１概述
在进行自动文本分类时，由于维数过高带来的维灾难，
给传统的分类器造成了困难，不仅会降低分类的准确度，而且还大大增加了空间、时间复杂度。因此，特征空间的降维操作成为了提高文本分类准确率和效率的关键。好的降维不仅可以提高机器学习任务的效率，而且还能改善分类性能和节省大量的存储空间。在进行维数约简时，实际是将高维空
第３卷第２期６２
Ｖ１ｏ．３６
・
计
算
机
工
程
２１００年１月１
Ｎｏｅｂｒ２１ｖｍｅ００
Ｎｏ２２．
ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｅｉｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文章编号：０３２（１）＿０８＿文献标识码：１ｏ＿４８ｏｏ２＿４ｏ２２＿ｌ — ３Ａ
ｌｗｃｒｓａｈｅｅｈｏｇｔｅｃｎｅｔｏａｅｔｒｅｅｔｏｏｓｏｅｃｉｖｄｔｒｕｈｈｏｖｎｉｎｌｆａｕｅｓｌｃｉｎｍｅｏｓｈｔｄ．Ｔｈｌｏｉｍｓｃｍｐｅｔｔｅｏｖｎｉｎｌｆａｕｅｓｌｃｉｎｅａｇｒｔｈｉｏ￣ｄｗｉｏｈｒｃｎｅｔａｅｔｒｅｅｔｏｈｏ
ａｐｏｃｅ：ｎｏｍａｏａｎＩ）Ｃ，ｔ．ｘｅｉｎａｒｓｌｎＲｔｒ２５８ｄｔｓｔｎ０ｗｓｒｕａｓｔｒｖａｅｐｏｏｅｔｏｐｒａｈｓＩｆｒｔｎＧｉ（Ｇ，ＨＩｅｃＥｐｒｉｍｅｔｌｅｕｔｏｕｅｓ１７ａａｅｄ２Ｎｅｇｏｐｄｔｅｐｏｅｔｔｒｐｓｄｍｅｄｓａａｈｔｈｈ
中田分类Ｐ９号ｚ３１Ｔ
基于关联分析的文本分类特征选择算法
张彪，刘贵全
（．中国科学技术大学计算机科学与技术学院，合肥２０２；２１３０７．安徽省计算与通讯软ห้องสมุดไป่ตู้ 重点实验室，合肥２０２）３０７
摘
要：出一种在选取特征时考虑特征与特征之间联系的算法。对特征词之间的关联关系进行挖掘，找出那些对类另有重要影响的特征提
ｉｆｅｔｅｔｔｅｓｓｅｆｃｉｖｏｏｒ．ｈ
［ｙｗｏｄ］ｆａｕｅｓｌｃｉｎｃｏｓｅｔｐ；ｅｔｌｓｉｃｔｎａｓｃａｏｎｎＫｅｒｓｅｔｒｅｔ；ｒｓ—ｎｒｙｔｘａｓａｉ；ｓｏｉｉｎｅｏｏｃｉｆｏｔｍｉｉｇ
ＺＨＡＮＧａ．Ｕｉｕｎ，Ｂｉｏ，ＬＩＧｕ．ａ一ｑ
（．ｃｏｆｍｐｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＵｎｖｒｉｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｆＣｈｎａＨｅｅ３０２Ｃｈｎ；１ＳｈｏｌＣｏｏｔｒＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｉｅｓｔｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｙｉ，ｆｉ２０７，ｉａ
效的特征选择方法。
关健词：特征选择；交叉熵；文本分类；关联挖掘
ＦｅｔｒｅｅｔｏｅｈｄＢａｅｎＡｓｏｉｔｏａｙｉ０ａｕｅＳｌｃｉｎＭｔｏｓｄ０ｓｃａｉｎＡｎｌｓｓｆｒ
ＴｅｔＣｌｓｉｃｔｏｘａｓｆａｉｎｉ