文本特征提取以及分类结果分析
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。
文本类型数据的特征提取以及相似度计算
文本类型数据的特征提取以及相似度计算随着信息技术的发展，文本数据不断增长，如何从大量的文本数据中提取有用的信息成为一项重要任务。
而文本特征提取和相似度计算是解决这一问题的关键步骤。
一、文本特征提取特征提取是将文本数据转化为计算机可以处理的数值向量的过程。
常用的文本特征提取方法有：1.词袋模型（Bag-of-Words）：将文本看作是由词汇组成的集合，构建一个词汇表，然后统计每个词汇在文本中的出现频率。
这种方法忽略了词汇的顺序和语法结构，只关注词汇的频率。
2.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种衡量词汇在文本中重要性的方法。
它通过计算词频和逆文档频率的乘积来衡量词汇在文本中的重要程度。
3.Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，可以将词汇映射到一个低维向量空间中。
这种方法能够捕捉词汇之间的语义关系，同时保留了词汇的语法结构。
二、相似度计算相似度计算是衡量文本之间相似程度的方法。
常用的相似度计算方法有：1.余弦相似度：余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。
在文本特征提取中，可以将文本表示为向量，然后计算它们之间的余弦相似度。
2.编辑距离：编辑距离是衡量两个字符串之间相似程度的方法。
它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数来衡量它们的相似程度。
3.基于语义的相似度：基于语义的相似度是通过计算两个文本之间的语义距离来衡量它们的相似程度。
常用的方法有基于词向量的相似度计算和基于语义网络的相似度计算。
三、应用场景文本特征提取和相似度计算在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1.文本分类：通过提取文本的特征，并计算不同文本之间的相似度，可以实现文本的自动分类。
例如，可以将新闻文章分类为政治、经济、体育等不同类别。
2.信息检索：通过计算查询文本和文档之间的相似度，可以实现信息的准确检索。
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述特征提取和分类算法是文本分类中非常重要的步骤，对于智能化应用和信息检索具有重要的意义。
本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法，并对其优缺点进行分析和比较。
一、特征提取方法特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。
下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型将文本转换为一个包含词袋（词汇表）中所有单词的向量。
对于每个文档，词袋模型统计每个词在文档中的词频或词重。
这种方法简单有效，但忽略了文本中的语法和顺序信息。
2. N-gram模型：N-gram模型将文本分成N个连续的词组，统计每个词组的出现频率。
该方法考虑了词组的局部关系，能够捕捉文本中的一定的语序信息。
3.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的特征提取方法。
它衡量了一个词在文档中的重要性，高频率出现且在整个语料库中稀有的词被认为具有较高的区分能力。
4.主题模型：主题模型通过对文档进行主题聚类，将文本转化为对应主题的概率分布向量。
主题模型可以提取文本中的语义信息，但参数估计较为困难。
5. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，通过学习词的分布式表示。
Word2Vec可以捕捉词之间的语义相似性，提取更加丰富的特征。
二、分类算法分类算法是根据提取的特征向量对文本进行分类。
常用的分类算法包括：1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯分类器简单高效，对于大规模数据集适用。
2.支持向量机：支持向量机通过寻找一个超平面，将不同类别的样本点分开。
它可以处理高维数据，具有较好的泛化性能。
3.决策树：决策树根据特征之间的关系构建一棵树型结构，通过比较特征值进行分类。
文本分类中常用的特征提取方法对比研究
文本分类中常用的特征提取方法对比研究在文本分类任务中，特征提取是至关重要的步骤，它决定了分类准确度和效率。
特征提取旨在将文本数据转化为可供机器学习算法使用的数字表示。
下面将介绍几种常用的特征提取方法，并进行对比研究。
1. 词袋模型（Bag of Words，BoW）词袋模型是一种简单而常用的特征提取方法。
它将文本看作是一个无序的词的集合，忽略了词语的顺序和语法结构。
具体来说，词袋模型通过统计每个词在文本中的出现频率构成一个向量表示文本。
这种方法简单直观，易于实现。
然而，它忽略了词语的顺序和语义信息。
2. TF-IDFTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的特征提取方法，它综合考虑了词语在文本中的出现频率和在语料库中的普遍程度。
TF-IDF首先计算每个词在文本中的出现频率，然后乘以一个逆文档频率，该逆文档频率通过计算语料库中包含该词的文档数目的倒数得到。
这样，TF-IDF能够减少常见词汇的权重，强调仅在特定文本中出现的重要词汇。
TF-IDF能够较好地捕捉词语的重要性，它具有保留词语顺序的优点。
3. Word2VecWord2Vec是一种基于神经网络的词嵌入（Word Embedding）方法。
它通过训练一个神经网络，将每个词语映射到一个低维的实数向量空间中，这样相似的词语在向量空间中距离也会比较接近。
Word2Vec能够从大量的文本语料中学习到词语之间的语义关系，能够很好地捕捉语义信息。
但相比于前两种方法，Word2Vec的训练时间较长，且需要足够大的语料库。
4. 特征哈希特征哈希是一种将文本特征映射到固定维度的稀疏向量的方法。
它通过利用哈希函数将文本中不同的词语映射到同一维度上。
这样，所有的文本经过特征哈希处理后都具有相同的维度，方便了后续的特征表示和分类。
特征哈希可以简化特征处理过程，减少存储空间和计算复杂度。
然而，由于多个词语可能映射到同一维度上，可能会产生冲突，导致信息丢失。
文本分类与情感分析中的特征提取研究
文本分类与情感分析中的特征提取研究特征提取是文本分类与情感分析中的重要研究方向之一。
在信息爆炸的时代, 巨大的文本数据量使得文本分类和情感分析变得越来越重要。
特征提取作为文本分类和情感分析中的关键步骤，能够从海量数据中提取有用的、代表性的特征信息，从而提高算法的性能。
本文将探讨文本分类与情感分析中的特征提取研究。
首先，我们来介绍传统的特征提取方法。
传统的特征提取方法主要包括词袋模型、词频统计和TF-IDF方法。
词袋模型以及词频统计方法将文本看作一个个独立的词汇集合，利用词频的统计信息作为特征输入模型。
TF-IDF方法在词频统计的基础上，引入了词在整个语料库中的重要性作为权重，从而更好地表示词汇的特征。
然而，传统的特征提取方法在处理文本分类和情感分析任务时，往往面临着词汇稀疏性、词汇歧义性和词汇组合性等问题，无法充分挖掘文本中蕴含的语义信息。
为了解决传统方法的局限性，近年来提出了许多基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的特征提取。
CNN通过卷积层和池化层的组合，可以有效地捕捉局部特征和全局特征，适用于处理局部特征较为重要的文本分类任务。
而RNN则通过循环单元网络结构，能够捕捉到文本的上下文关系，并在处理情感分析任务时取得很好的效果。
此外，还有一些基于注意力机制的方法，如Transformer模型，能够充分捕捉不同词之间的依赖关系，进一步提升了特征提取的效果。
除了基于深度学习的方法之外，还有一些其他的特征提取方法。
例如，利用词性、句法和语义等语言学特征，可以在一定程度上提高文本分类和情感分析的性能。
同时，也可以通过主题模型和词嵌入等方法进行特征提取。
主题模型能够从文本中提取主题信息，可以用于文本分类和情感分析。
词嵌入是一种用低维向量表示词语的方法，通过学习词语的分布式表示，可以更好地表示词语之间的语义关系。
总结一下，特征提取是文本分类与情感分析中的关键步骤之一。
传统的特征提取方法包括词袋模型、词频统计和TF-IDF方法，但在处理文本分类和情感分析任务时存在一些问题。
文本分析的要素
文本分析的要素
文本分析是一种数据挖掘技术，旨在从未经处理的原始文本中提取信息，为机器学习和人工智能建立有用的概念模型。
它可以实现许多应用，如文档搜索、自然语言处理、机器翻译、计算机视觉等。
文本分析的要素包括：文本清理、特征提取、分类等。
文本清理
文本清理是文本分析的第一步，旨在把原始文本转换成机器可以理解的形式。
它是将文本中的不相关信息删除，只保留有用的信息，并将文本转换为一种统一的表示方式的过程。
最常见的文本清理步骤是修剪（如停用词，句尾标点等）、标准化（如把所有字母改为小写）和分词（如将“happiness”分解成“happy”和“ness”）。
特征提取
特征提取是将输入文本转换为有用的数字表示，以便给机器学习算法提供输入。
它包括构建字典（众多单词构成），抽取文本中的各种特征，如词汇出现次数、词频等。
还有抽取文本中的结构特征，如句子和段落的长度，以及文档的话题等。
分类
分类是指将输入文本分配到若干类别中。
它可利用上述文本分析的结果，如文本清理、特征提取等，进行文本分类。
多种机器学习方法可用于文本分类，其中包括逻辑回归、支持向量机、决策树和神经网络等。
总结
文本分析的要素包括文本清理、特征提取和分类。
文本清理的目的是将文本转换成机器可以理解的形式，常用技术有修剪、标准化和分词等。
特征提取的目的是将文本转换为有用的数字表示，利用构建字典、抽取文本特征和文本结构特征等步骤完成。
最后是文本分类，利用机器学习方法，将文本划分到多个类别中。
基于文本挖掘的主题分析与分类研究
基于文本挖掘的主题分析与分类研究一、前言主题分析与分类是信息检索的重要组成部分，随着互联网中海量数据的快速增长，文本数据成为了非常重要的信息载体。
通过运用文本挖掘技术，可以对海量文本进行有效的处理和挖掘，从而提取其中有意义的信息并实现分类。
二、文本挖掘技术概述文本挖掘是一种从文本中自动或半自动地发现知识，提取有用信息和知识模式的技术。
文本挖掘技术可划分为预处理、特征提取、数据挖掘和评估四个步骤。
其中，特征提取是文本挖掘的核心部分，由于文本的非结构化、模糊性、复杂性和多样性，文本特征提取具有一定的难度和复杂性。
三、主题分析与分类方法主题分析和分类常用的方法有：TF-IDF、LDA、LDA 等。
1. TF-IDF 方法TF-IDF （TermFrequency-inverseDocumentFrequency）是一种常用的文本特征提取方法，该方法基于词项频率和词项在文本库中的逆文档频率对文本进行特征提取，其中 TF 表示词项频率，是指某一词项在文档中出现的次数；IDF（Inverse Document Frequency）是指文档库中包含词项的文档占比的倒数；TF-IDF是将这两个参数进行一个乘积，以此作为文本特征的权重。
TF-IDF方法有以下特点：（1）简单易懂，易于实现；（2）能够有效挖掘文本的主题；（3）但是，TF-IDF方法忽略了词的顺序、语法和语义信息；2. LDA 方法LDA（LatentDirichletAllocation）是一种基于概率的主题模型，该模型可以对文本在隐藏层中的隐变量进行分析，从而确定文本的主题及其结构。
LDA方法对于文本的主题分类具有很好的效果和实用价值，已经在实践中得到了广泛的应用。
LDA方法有以下特点：（1）能够考虑词汇的联系、句法和语义信息；（2）可以自动确定主题的数量；（3）对于传统的方法来说，LDA方法需要更长的计算时间和更复杂的算法。
四、案例分析以《红楼梦》为例，进行主题分析与分类的研究。
自然语言处理中的文本分类
自然语言处理（NLP）中的文本分类是一种将给定的文本分配到一个或多个预定义类别的过程。
文本分类在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用，例如情感分析、主题分类、命名实体识别等。
以下是文本分类在自然语言处理中的常用方法和步骤：
1. 数据预处理：在进行文本分类之前，需要对原始文本数据进行预处理。
这包括去除标点符号、转换为小写、去除停用词等。
预处理的目的是简化文本，使其更容易进行后续处理。
2. 特征提取：接下来，需要从预处理后的文本中提取特征。
常用的特征提取方法包括词频、词向量、TF-IDF 等。
特征提取的目的是提取文本中重要的词汇和语义信息，以便在分类器中使用。
3. 选择分类器：有许多成熟的文本分类算法可供选择，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
根据具体任务和数据特点，选择合适的分类器进行训练。
4. 模型训练：使用选定的分类器和训练数据进行模型训练。
训练过程中，分类器会学习如何根据文本特征将文本分配到相应的类别。
5. 模型评估：在模型训练完成后，使用测试数据集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等。
根据评估结果，可以调整模型参数以优化性能。
6. 文本分类：经过模型训练和评估后，将待分类的文本输入已训练好的分类器，得到文本所属的类别。
在实际应用中，文本分类任务可能涉及多种技术，如文本聚类、特征选择、模型融合等。
此外，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的文本分类方法在许多任务中取得了显著的性能提升。
总之，文本分类在自然语言处理领域具有重要意义，为各种任务提供了基础支持。
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文本特征提取以及分类结果分析一、目标：提取文本中的关键信息，用于文本的自动分类。
二、要求：a)编写特征提取程序，从训练语料中根据IG，MI，CHI或CE等指标，分别提取文本特征词集。
b)编写文本特征向量生成程序，根据得到的文本特征词集，生成任意文档的权值特征向量。
为其它设计分类器的同学提供训练文档和测试文档的特征向量集。
c)编写统计程序，对其它同学的分类结果进行统计和分析，包括准确率(Precision)和找回率(Recall)，以及综合指标（F-Measure=…）。
三、文本特征提取原理文本特征提取是进行文本分类训练和识别的基础。
其基本思路是基于向量空间面向（VSM――V ector Space Modal），即把一篇文本视为N为空间中的一个点。
点的各维数据表示该文档的一个特征（数字化的特征）。
而文档的特征一般采用关键词集，即根据一组预定义的关键词，以某种方法计算这些关键词在当前文档中的权重，然后用这些权重形成一个数字向量，这就是该文档的特征向量。
由上面的简介可知，这里有两个方面的问题：（1）如何定义“关键词集”（或称为“特征词集”）；（2）如何就是某个关键词在一篇文本中的权重。
1.提取关键词集首先，我们提取关键词的最终目的是为了对文本进行分类。
一些词，如“的”，对应文本分类不可能有任何帮助；或者，“计算机”一词对进行“台独类”和“成人类”文章的分类也没有任何帮助。
因此，关键词集是与分类目标相关的。
从上面的例子可以想象，在提取关键词集中有两个步骤：d)筛选关键词的各种方法根据词汇与预定义分类文本的相关程度来筛选关键词。
使用一个训练文档集（其中各文档的分类已经由人工指定），通过计算其中词汇与文档分类的相关程度，选择相关程度高的词汇作为表达文档特征的关键词。
词汇与文档分类相关度的计算有多种方式。
1）词频（TF－T erm Frequency）：该思路很简单：如果词汇w在Ci类文本中出现的频率很高，就用它作为一个关键词：(|)(,)('|)i i i C ount w C tf w C C ount w C =其中，(|)i C ount w C 表示在Ci 类文档中w 出现的总次数；('|)i C ount w C 表示Ci 类文档中的总词汇数。
计算Ci 类文档中各词汇的词汇频率后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为Ci 类的关键词。
将各类的关键词集合并后，形成整个系统的关键词集。
2） 文档频率（DF －Document Frequency ）。
文档频率是指在Ci 类文档中，出现词汇w 的文档的比例。
该比例越高，则所有w 对Ci 的特征表达可能越重要，所以可以以此作为筛选关键词的条件。
(,)(,)i icount w C i D F w C C =，其中i C 是属于类i C 的文档总数，(,)i count w C 是在属于类i C 的文档范围内出现w 的文档数量。
计算Ci 类文档中各词汇的文档频率后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为Ci 类的关键词。
将各类的关键词集合并后，形成整个系统的关键词集。
3） TF-IDF （词频－反向文档频率）：可以看出，上述两种方法各有其道理，但都失之偏颇。
注意，这里的反向文档频率与2）中的文档频率是不同的概念。
这里的文档频率是指词汇w 在整个文档集中的文档频率，而2）中是指在类Ci 子集中的文档频率。
因而这里的文档频率的计算为：(,)w i n D F w C N=其中，w n 是包含w 的文档总数，N 是总文档数。
词汇w 的TF-IDF 计算方法为：()()(,)(,)log 1/(,) (,)log /i i i i w TFID F w C tf w C D F w C tf w C N n =⨯=⨯计算Ci 类文档中各词汇的TFIDF 后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为Ci 类的关键词。
将各类的关键词集合并后，形成整个系统的关键词集。
4） 互信息（MI －Mutual Information ）：互信息指标是用于表示两个特征共同出现的程度。
在这里，如何词汇W 和类C 总是共同出现，那么它们的互信息度高，W 就是C 类文档的一个特征词。
(,)(,)log ()()(|) log ()i i i i i P w C M I w C P w P C P C w P C ⎛⎫= ⎪⎝⎭⎛⎫= ⎪⎝⎭（1）其中，()P w 是在整个训练集中，出现词汇w 的文档的概率（用频率代替）；()i P C 是在训练集中，属于类i C 的文档的概率；(,)i P w C 表示在训练集中既出现w 又属于类i C 的文档的概率。
此外，w 与Ci 的互信息度高，并不说明w 与另一个类Cj 的互信息度就一定低。
为了更好地区分两个类，我们应该选择仅与一个类的互信息度高的词汇。
这种表达是很理想化的。
实际上我们可以选择哪些与不同类的互信息度差距较大的词汇作为关键词。
表示这一特征的方法是求词汇w 的互信息度的均方差：()w σ=（2）其中，()avg M I w 为w 的平均互信息度，其公式为：1()()(,)mavg ii i M I w P CM I w C ==⨯∑互信息的一个缺点是没有考虑w 在某类文档中的词汇频率，因而稀有词汇常常可以有很大的权重。
文章《基于改进的互信息特征选择的文本分类》中提出的方法是：(,)(,)log (,)()()i i i i P w C M I w C TF w C P w P C ⎛⎫=⨯ ⎪⎝⎭（3）其中， (,)i TF w C 是词汇w 的词频在Ci 类文章中的词汇频率：(|)(,)()i i count w C TF w C count w =其中，count(w)是w 在所有文章中出现的词汇数，count （w|Ci ）是w 在Ci 类文章中出现的词汇数。
我们在实验中可以比较以上三种指标的分类效果。
计算各词汇与Ci 类的互信息度后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为Ci 类的关键词。
将各类的关键词集合并后，形成整个系统的关键词集。
5） χ2统计量：互信息的关键是考虑词汇与类的同现概率。
而χ2统计希望考虑得根据全面：综合考虑词汇w 与类C 关系的四种情况。
假设我们用W 表示出现词汇w 的文档，W 表示不出现w 的文档，C 表示属于类C 的文档，C 表示不属于类C 的文档，那么它们之间的组合有：(,),(,),(,),,(,)W C W C W C W C 。
如：(,)W C 表示既不出现w 又不属于C 的文档。
假设以上四种情况的文档子集中包含的文档数分布为下表：则，w 与Ci 的2x 为：22112212211112212211211222()(,)()()()()i n n n n x w C n n n n n n n n ⨯-⨯=+⨯+⨯+⨯+计算各词汇与Ci 类的χ2统计量后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为Ci 类的关键词。
将各类的关键词集合并后，形成整个系统的关键词集。
6） 信息增益（IG －Information Gain ）：信息增益又称为熵增益。
熵是热力学中的一个概念，用于表达一个封闭系统中的混乱程度。
系统越混乱，熵越大。
自然规律中（热力学第二定律），系统中的熵在没有外部干涉的情况下总是不变或增大，称为“熵增定律”。
我们作文本分类却是反过来，要使系统中的熵减小（变得有秩序）。
这里，系统是指一个文本集，有秩序是指其中的分类是否清晰。
在信息论中，一个系统的熵用来表示某一类信息的不同数据在系统中分布的均匀程度。
如在文本分类中，属于不同类别的文本在文本集中分布的越均匀，系统越混乱，熵越大。
在提取特征词中，我们希望当取w 为特征词，并根据是否包含w 将整个文本集分为两个子集后，各类文本在两个子集内部分布的非常不均匀。
理想的情况是，正好一个子集包含一个类。
这一两个子集内部的熵就非常小，而整个系统的熵是两个子集熵的和，因而也会变小。
这样，根据w 划分子集后，系统就产生了一个熵增益（实际上是熵减）。
通过比较不同词汇对系统产生的熵增，选择哪些熵增很大的词汇作为关键词。
使用w 划分子集前，整个系统的熵（Entropy ）为：()1()log 1/()m i i i E P C P C ==∑其中，()i P C 为文本集中Ci 类文本出现的概率（频率）。
划分后，系统的熵为：()()11(|)log 1/(|)(|)log 1/(|)mm wi i i i i i EP C w P C w P C w P C w ===+∑∑其中，(|)i P C w 是在包含词汇w 的文本子集中Ci 类文本出现的概率；(|)i P C w 则是在不包含词汇w 的文本子集中Ci 类文本出现的概率。
根据以上两个公式，使用w 作为关键词的熵增为：wwGE E =-计算各词汇的熵增后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为关键词。
7） 期望交叉熵（ECE －Expected Cross Entropy ）：交叉熵反映了文本类别的概率分布和在出现了某个特定词汇的条件下文本类别的概率分布之间的距离。
名词W 的交叉熵越大,对文本类别分布的影响也越大。
计算为：1(|)()(|)log()mi i i i P C w C E w P C w P C ==-∑注意到，其中log 部分实际上就是w 与Ci 的互信息度。
计算各词汇的期望交叉熵后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为关键词。
8） 文本证据权（The W eight of Evidence for T ext ）：1(|)(1())()()()log ()(1(|))mi i i i i i P C w P C W ET w P w P C P C P C w =⎡⎤⨯-=⎢⎥⨯-⎣⎦∑计算各词汇的文本证据权后，设定一个阀值，选择大于该阀值的词汇作为关键词。
e) 排除停用词。
所谓停用词就是在各种文档中均经常出现的、不能反映文档内容特征的常用词，如：助词、语气词等（已有停用词表）。
上述方法中，一些方法已考虑到这种情况，因而不需要排除停用词。
这些方法包括TFIDF （其中的反向文档频率就已经考虑了停用词的情况），IG ，交叉熵和文本证据权。
应该其它方法时，必须排除停用词。
但实际上，排除停用词可以提高筛选关键词的效率。
我们可以在筛选关键词前，首先排除停用词。
即如何一个词是停用词，那么根本不考虑去计算它的相应指标。
这样可以缩小计算的范围，提高效率。
2. 文档编码――计算关键词在文档中的权重根据前面提取的一组关键词，表示为<K 1, K 2, …, K n >，我们需要将任意一篇文档转换为数字向量，如<q 1, q 2, …, q n >，其中：q i 是关键词K i 对于当前文档的权重――即重要性。