文本分类方法研究
基于深度学习的大规模文本数据分类算法研究
基于深度学习的大规模文本数据分类算法研究1. 前言在如今信息爆炸的时代，大量的文本数据被生成并存储，其中蕴含着海量的知识和价值。
如何高效地从这些文本数据中提取出有效的信息，成为了现代社会中重要的研究方向之一。
而文本分类技术，作为处理文本数据的基础技术之一，自然成为了研究的热点。
近年来，由于深度学习技术的发展和应用，深度学习方法在文本分类领域也取得了很大的成功，成为了一种热门的文本分类方法。
本文旨在介绍基于深度学习的大规模文本数据分类算法，着重探讨其原理、特点、应用等方面，以期为读者提供一个清晰的认识和了解。
2. 基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有自动学习和自适应能力。
而文本分类是指将文本数据划分为不同的类别，如正面评论、负面评论、新闻等。
在深度学习中，通常采用词向量表示文本，并通过多层神经网络将词向量映射到标签空间中进行分类。
具体地，基于深度学习的文本分类方法可以分为两类：（1）基于卷积神经网络（CNN）的文本分类方法卷积神经网络是一类神经网络模型，其主要用于处理具有网格化结构（如图像）的数据。
在文本分类中，通常将单词序列看作一种类似图像的结构，然后应用卷积运算提取特征，最后通过全连接层将提取到的特征映射到标签空间中进行分类。
（2）基于循环神经网络（RNN）的文本分类方法循环神经网络是一种具有记忆能力的神经网络，其特点在于可以处理不定长的序列数据。
在文本分类中，通过对文本序列进行循环神经网络以及LSTM（长短期记忆神经网络）等处理，将序列信息压缩成一个定长的向量表示，再通过全连接层进行分类。
3. 特点分析相较于传统的基于特征工程的文本分类方法，基于深度学习的文本分类方法具有如下优点：（1）自动学习特征：深度学习方法可以自动学习文本中的特征，不需要手动设计特征模板，大大提高了文本分类效率和准确率。
（2）最大程度保留文本信息：深度学习方法可以最大程度地保留文本信息，在处理长文本数据时，能够发挥更好的作用。
关键词提取及文本分类技术研究与应用
关键词提取及文本分类技术研究与应用随着互联网的快速发展，信息爆炸式增长给人们带来了巨大的挑战。
在大量信息中迅速找到有效的关键信息成为一项重要的任务。
关键词提取技术和文本分类技术成为解决这一问题的重要手段。
本文将重点研究这两项技术的原理、方法和应用，并探讨它们在不同领域的实际应用。
一、关键词提取技术的原理与方法关键词提取技术是通过自动分析文本内容和结构，从中提取出最能代表文本主题的词语或短语。
它对于文本信息的组织、浏览和索引起到了重要的作用。
1.1 关键词提取的原理关键词提取的原理主要基于以下两个方面的考虑：首先，关键词应该具备一定的信息量，能够概括文本中的主题或重要内容。
其次，关键词应该具备一定的区分度，能够与其他文本区分开，使得它们在搜索引擎或其他信息检索系统中能够起到准确描述和匹配的作用。
1.2 关键词提取的方法关键词提取技术主要包括以下几种方法：（1）基于统计模型的方法：通过对文本进行频率统计，提取最常出现的词语作为关键词。
（2）基于语义分析的方法：通过分析词语之间的语义关系，提取具有较高语义相关性的词语作为关键词。
（3）基于机器学习的方法：通过训练机器学习模型，自动学习关键词的特征，并根据模型结果进行关键词提取。
（4）基于网络分析的方法：通过分析网络中的链接结构和网络拓扑，提取具有重要性的词语作为关键词。
二、文本分类技术的原理与方法文本分类技术是将大量的文本按照一定的标准进行分类，使得相似的文本归到同一类别中。
它对于信息的组织和管理起到了重要作用。
2.1 文本分类的原理文本分类的原理主要基于以下两个方面的考虑：首先，文本分类需要考虑到文本的主题、内容和特征，以便于将其正确归类。
其次，文本分类需要考虑到不同类别之间的相似性和差异性，以便于区分不同的文本类别。
2.2 文本分类的方法文本分类技术主要包括以下几种方法：（1）基于规则的方法：通过设定一系列规则，根据文本的特征进行分类。
（2）基于机器学习的方法：通过训练机器学习模型，自动学习文本的特征，并根据模型结果进行分类。
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。
基于提示学习的小样本文本分类方法研究
基于提示学习的小样本文本分类方法研究一、研究背景和意义随着互联网的普及和大数据时代的到来，文本数据呈现出爆炸式增长。
在这些海量的文本数据中，存在着大量的有价值的信息，如何从这些文本数据中快速准确地提取出所需的知识成为了一个重要的课题。
文本分类作为一种典型的信息检索任务，已经在很多领域得到了广泛应用，如新闻推荐、垃圾邮件过滤、情感分析等。
传统的文本分类方法往往需要大量的标注数据进行训练，且对于小样本数据的处理效果较差。
研究一种基于提示学习的小样本文本分类方法具有重要的理论和实际意义。
提示学习是一种无监督学习方法，它通过学习一个引导向量来自动发现输入数据的内在结构。
提示学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。
将提示学习应用于文本分类任务仍然面临一些挑战，如如何设计合适的引导向量以捕捉文本数据的语义信息，以及如何利用小样本数据进行有效训练等。
本研究旨在探索一种基于提示学习的小样本文本分类方法，以期为解决传统文本分类方法在小样本数据上的局限性提供新的思路和方法。
A. 文本分类的研究现状和挑战随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展，文本分类已经成为了信息检索、推荐系统、情感分析等领域的重要研究方向。
基于深度学习的方法在文本分类任务上取得了显著的成果，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。
这些方法在大规模文本数据集上的分类性能已经达到了甚至超过了人类的水平。
文本分类仍然面临着一些挑战：小样本问题：对于有限的小样本数据集，传统的基于规则或特征的方法往往难以取得较好的分类效果。
而深度学习方法虽然在大规模数据集上表现出色，但在小样本情况下容易过拟合，导致泛化能力较差。
长文本问题：传统的文本分类方法通常需要对输入文本进行分词、去除停用词等预处理操作，这会导致大量信息的丢失。
长文本中的语义信息往往更加丰富和复杂，给分类带来了更大的困难。
多样性问题：不同领域的文本具有不同的表达方式和语义结构，这使得传统的基于领域划分的方法难以适应多样化的文本数据。
对文本分类算法选择和数据标注的研究
对文本分类算法选择和数据标注的研究文本分类算法选择和数据标注是自然语言处理中非常重要的研究领域，它涉及到对文本数据的分析和处理，对于提高文本分类的准确性和效率具有重要意义。
本文将对文本分类算法选择和数据标注进行深入研究，探讨其在自然语言处理中的应用和意义。
一、文本分类算法选择的研究文本分类算法选择涉及到对不同的文本分类算法进行比较和分析，以选择合适的算法来处理特定的文本数据。
常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
1. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。
该算法在文本分类中有着较好的表现，尤其是在小样本数据和文本分类中的应用。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种监督学习的算法，它通过寻找最优的超平面来对数据进行分类。
该算法在文本分类中的应用较为广泛，尤其在大规模数据和多类别分类中表现出良好的性能。
3. 深度学习算法对于不同的文本分类任务，选择合适的算法是非常重要的。
不能盲目选择算法，而应该根据实际任务需求和文本数据特点来进行选择。
比较不同算法的性能和特点，选择最适合的算法对于提高文本分类的准确性和效率具有重要意义。
二、数据标注的研究数据标注是指对文本数据进行人工标注和分类，以构建有监督学习的训练数据集。
数据标注的质量和标注的准确性对于文本分类算法的性能和准确性影响非常大。
1. 数据标注的方法数据标注的方法包括手工标注、自动标注和半自动标注。
手工标注是指人工对文本数据进行标注和分类；自动标注是指利用算法和模型对文本数据进行自动标注和分类；半自动标注是指在手工标注的基础上，结合算法和模型对文本数据进行辅助标注和分类。
数据标注的质量控制是保证数据标注准确性和一致性的重要手段。
通过建立标注规范和标注流程，对标注人员进行培训和监督，利用质量控制工具和平台等手段来提高数据标注的质量。
数据标注面临着标注成本高、标注效率低、标注质量难以保证等挑战。
基于网络分析的文本分类研究
基于网络分析的文本分类研究近年来，随着互联网技术的迅猛发展，以文本为代表的海量数据呈现出爆炸式增长的趋势。
因此，如何高效、准确地进行文本分类成为了一个热门研究课题。
而基于网络分析的文本分类研究则是其中的一个重要分支，它借助于网络科学的理论和方法，对文本数据进行了有效地处理和分析，能够更好地解决文本分类中遇到的难点和问题。
网络分析在文本分类中的应用网络分析是一种研究复杂系统的有效工具，可以将人们经常面对的各种现象和问题抽象成为一个图或网络模型，通过探索网络结构和特征，揭示出系统内部的规律和关系，从而实现对系统行为的深入理解和控制。
相比于传统的机器学习算法，在文本分类中应用网络分析技术有以下优势：首先，网络分析能够将文本抽象成为节点，文本间的关系抽象成为边，从而形成网络结构。
通过分析网络的拓扑结构和各个节点之间的关系，可以深入挖掘文本数据的内在规律和特征，发现象句法、语法、主题等不同层次的特征，从而更好地帮助用户理解和分析文本。
其次，网络分析能够处理大规模复杂的文本数据，可以将文本分为多个层次，如单词层、文本层、语料库层等，通过对不同层次的分析和整合，可以更全面、准确地表达文本数据。
此外，网络分析还能够检测和识别文本中存在的社区结构和重要度的差异，较好地解决了传统机器学习算法中存在的维度灾难、过拟合等问题。
最后，由于网络分析具有较强的可视化能力，并且能够将文本数据转化为数学模型，因此极大地提高了文本分类的可解释性和推广性。
同时，它还能够让文本分类结果更加透明，降低了分类错误的概率。
因此，基于网络分析的文本分类已经成为了当前文本领域的一个研究热点，得到了越来越广泛的关注和应用。
基于网络分析的文本分类方法目前，基于网络分析的文本分类方法主要可以分为以下几类：1.基于图同构和特征重构的文本分类方法。
该方法将文本表示成一张图，通过探索节点的度、聚类系数、介数中心度等网络结构信息和节点的词频、词义、语义等文本特征，重新构建文本特征表示模型，进而实现文本分类。
基于特征选择的文本分类方法研究
基于特征选择的文本分类方法研究一、概览随着互联网的飞速发展，大量的文本信息涌入我们的视野，如何从这些繁杂的信息中提取出有价值的知识成为了摆在我们面前的一道难题。
而文本分类作为信息检索领域的一个重要研究方向，旨在通过对文本进行自动分类，帮助用户快速找到自己感兴趣的信息。
近年来基于特征选择的文本分类方法受到越来越多研究者的关注，因为它能够在保证分类准确率的同时，降低模型的复杂度，提高计算效率。
本文将围绕基于特征选择的文本分类方法展开研究，探讨如何在实际应用中发挥其优势，为用户提供更加精准、高效的信息服务。
A. 研究背景和意义从读者的角度出发，考虑他们对文本分类方法的了解程度。
如果读者没有相关的背景知识，那么需要在文章开头提供一些简单的介绍，以便他们能够理解后续的内容。
在介绍文本分类方法时，可以使用一些通俗易懂的例子来帮助读者更好地理解。
例如可以提到电子邮件过滤器是如何根据主题来分类邮件的。
在介绍特征选择时，可以提到它在文本分类中的重要性。
特征选择可以帮助我们从大量的特征中选择出最有用的特征，从而提高分类器的准确性。
可以提到目前存在的一些问题和挑战，例如如何处理大规模数据、如何处理低质量数据等。
这些问题和挑战可以激发读者的兴趣，并促使他们进一步阅读文章。
B. 国内外研究现状随着人工智能技术的飞速发展，文本分类方法在各个领域得到了广泛的应用。
从国外的研究现状来看，早在20世纪90年代，文本分类技术就已经引起了研究者的关注。
美国斯坦福大学的Pereira等人提出了基于N元模型的文本分类方法，该方法在情感分析、主题分类等领域取得了显著的成果。
使得文本分类性能得到了大幅提升。
近年来随着预训练模型的兴起，如BERT、RoBERTa等，文本分类任务的性能再次得到了突破性的提高。
在国内文本分类研究也取得了丰硕的成果，清华大学的刘知远等人提出了一种基于条件随机场(CRF)的文本分类方法，该方法在命名实体识别、情感分析等领域取得了较好的效果。
基于聚类的文本分类技术研究
基于聚类的文本分类技术研究随着互联网时代的到来，海量信息以惊人的速度涌入人们的视野。
在这个过程中，如何从海量信息中提取有用的信息成为了人们关注的焦点。
其中，文本信息是其中最重要的一类。
在海量的文本信息中，识别、分类和提取有用的信息是实现人机交互、信息推荐、信息检索等领域的关键。
因此，如何利用计算机处理大量文本数据，为人们提供更加精准、便捷的服务，成为了研究热点。
在这个背景下，基于聚类的文本分类技术应运而生，成为了一种重要的文本处理方法。
一、聚类算法基础聚类是指将相似的对象归到同一个类别或簇（cluster）中。
在本质上，聚类是一种无监督学习方法，通常用于数据挖掘和模式识别。
常用的聚类算法有 k-means 算法、层次聚类算法、DBSCAN 算法等。
其中，k-means 算法是最流行的一种聚类算法之一，也是基于聚类的文本分类技术中常用的一种算法。
k-means 算法将数据集中的 n 个对象（如文本）分成 k 个簇，每个簇通过平均值来代表。
具体过程如下：1. 随机选择 k 个簇中心（centroid），每个簇由其最近的簇中心来代表;2. 将每个对象归到与其最近的簇中心所在的簇中；3. 重新计算每个簇的中心；4. 重复 2、3 步，直到簇中心不再改变或达到了最大迭代次数。
二、基于聚类的文本分类方法虽然 k-means 算法是一种经典的聚类算法，但其在处理文本数据时存在一定的问题。
本文主要关注如何利用基于聚类的文本分类方法解决这些问题。
基于聚类的文本分类方法主要分为以下几个步骤：1. 收集和准备数据：通过爬虫程序或其他手段收集需要分类的文本数据，并进行数据预处理，如分词、去停用词、去掉标点符号、统一大小写等。
2. 特征提取：文本数据经过处理后，需要从中提取特征，以便进行聚类。
常用的特征提取方法有词频-逆文档频率（TF-IDF）和主题模型等。
3. 聚类：将特征表示的数据集应用到聚类模型上，将数据聚类成 k 个类别。
基于深度学习的半监督文本分类算法研究
基于深度学习的半监督文本分类算法研究随着互联网的快速发展，我们的生活越来越离不开文字信息。
随之而来的挑战就是文本分类。
文本分类是将大量的文本数据自动地归类到不同的类别中，它是文本挖掘的一个非常关键的技术，它在很多领域都得到了广泛的应用，如广告推荐、新闻分类等。
传统的文本分类方法主要有基于统计、基于机器学习等方法，但这些方法需要大量的已标注样本进行训练，而标注数据通常是非常昂贵的，另外，这些方法对于文本的表达方式比较受限，并且对于一些文本处理的细节处理不够充分，导致分类效果有限。
针对传统的文本分类方法存在的问题，近年来，基于深度学习的半监督文本分类算法受到了广泛的关注。
半监督学习通过利用未标注数据来增强已标注数据的特征表达能力，提高分类的准确性，从而降低了标注数据的依赖性，并解决了由于标注代价高昂而影响算法性能的问题。
半监督文本分类方法是一种利用其他未标注文本来辅助当前文本分类任务的技术，其主要思想在于未标注文本在未来的分类中也会有很高的贡献，我们可以从未标注的文本数据中自动地学习特征，提高分类准确率。
基于深度学习的半监督文本分类方法主要包括以下几个步骤：1. 特征提取：在半监督文本分类方法中，特征提取是其中最关键的一步。
目前常用的方法包括词向量、句子向量等。
这些特征提取方法可以有效地从文本数据中提取更为准确的语义特征，从而有效地提高了分类准确率。
2. 构建模型：在特征提取之后，我们需要构建一个适合文本分类的深度学习模型。
这里，我们选择了KNN、SVM、朴素贝叶斯等经典的分类模型，并通过半监督方法来进行训练。
在模型构建的过程中，我们还需要针对不同的数据集选择合适的算法进行分类，利用不同的语料库来训练模型，以获得更好的分类效果。
3. 无监督学习：在半监督学习中，大量的未标注样本的利用是最关键的。
无监督学习是利用这些未标注数据集进行自动学习特征的过程。
具体来说，我们可以通过词嵌入、自动编码器等无监督算法来获得更好的文本表示方式，从而利用这些更准确的表示来进行半监督文本分类。
基于朴素贝叶斯的文本分类研究
基于朴素贝叶斯的文本分类研究文本分类是自然语言处理领域的一个重要问题，它的目标是通过对文本进行自动标注和分类，从而实现对大量文本的快速处理和分析。
基于朴素贝叶斯的文本分类是其中一种常用的方法，它通过对文本中的特征进行统计学分析，并采取贝叶斯定理，从而确定文本的类别。
一、朴素贝叶斯分类原理朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种经典分类方法。
该方法通过先验概率和似然概率分别对文本进行统计学分析和量化，从而通过条件概率将文本归入特定的分类中。
具体来说，朴素贝叶斯分类假设文本所有特征之间是相互独立的，因此特征之间的相关性被忽略，文本的分类只与每个特征出现的概率有关。
假设某文本的特征为x1,x2,x3...xn，它属于m个分类中的某一类。
根据贝叶斯定理，文本属于第i个分类的概率可以计算为：P(Ci|X) = P(X|Ci)P(Ci)/P(X)其中，P(Ci|X)表示文本属于第i个分类的概率，P(X|Ci)表示文本的特征出现概率，P(Ci)表示该分类的先验概率，P(X)表示文本的概率。
在朴素贝叶斯分类中，P(X)为常数，因此可以将其省略。
为了方便计算，通常将P(Ci|X)转化为如下形式：P(Ci|X) = P(x1|Ci)P(x2|Ci)....P(xn|Ci)P(Ci)将每个特征的出现概率乘起来作为联合概率，然后与分类的先验概率相乘，得到文本属于某一类的概率。
通过比较文本在各个分类下的概率，我们可以将其分类到某个类别中。
二、朴素贝叶斯分类的应用朴素贝叶斯分类是一种高效、简单、容易实现的自然语言处理方法，已经广泛应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
在文本分类中，我们需要通过建立一个训练集，来确定各个特征对应的出现概率，以及各个类别的先验概率。
然后，通过计算文本中各个特征的出现概率，确定文本的分类。
朴素贝叶斯分类的优点在于它不需要对数据进行很复杂的特征选择和处理，因为它能够自动克服样本稀疏问题。
此外，朴素贝叶斯的分类速度也很快，可以快速处理大规模的文本数据。
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毕业论文题目：文本分类方法研究姓名：***院系：理学院物理系专业：物理学年级： 2013级学号： ********* 指导教师：**二〇一七年六月摘要近些年来，随着信息技术的发展与应用，互联网上的数据错综复杂，面对如此纷繁复杂的数据，需要借助数据挖掘对数据进行处理来实现对数据的分类，以便查询和搜索，实现数据的最大利用价值。
文本分类在信息处理方面占有重要的作用，到目前为止，有很多种方法：KNN SVM 决策树，以及贝叶斯等算法可以帮助我们快速的对文本进行自动分类，本文主要研究KNN SVM两种方法，在比较这两种分类对中文文本分类的基础之上，分析了K 临近算法和支持向量机的优缺点，因SVM和KNN具有互补的可能性，提出了SVM和KNN组合[1]的算法。
实验表明：SVM和KNN有很好的分类效果。
关键词：文本分类，SVM、KNN，线性组合AbstractIn recent years, with the development of information technology and application, the complexity of the data on the Internet in the face of so complicated data, need with the help of data mining, data processing to implement the data classification, in order to query and search, and realize the maximum utilization of the data value.Chinese text classification plays an important role in Chinese information processing, for example, Chinese information retrieval and search engine, KNN SVM decision tree, and the bayesian algorithm can be applied to Chinese text classification, based on the research analysis compares the two kinds of KNN and SVM classification method, and the experimental comparison of the two algorithms of Chinese text classification effect, on the basis of analyzing the K near the advantages and disadvantages of the algorithm and support vector machine (SVM), found that the SVM and KNN has the possibility of complementary, SVM and KNN algorithm of linear combination is presented.Key words: Text classification, SVM, KNN, linear combination目录摘要..................................................................................................................................... I I Abstract (III)1 引言 (1)1.1文本分类背景和意义 (1)1.2文本分类的应用领域和发展趋势 (1)2 文本分类主要过程 (2)2.1文本分类的定义过程及评价 (2)2.2关于文本分词 (2)2.3特征项权重（向量空间） (3)2.4特征项选择（常用的降维方法） (5)3 常用的文本分类方法 (10)3.1k临近分类器 (10)3.2支持向量机分类器 (11)4 实验及结果分析 (15)4.1实验质量评估指标 (15)4.2试验目的 (16)4.2实验条件 (16)4.3实验结果分析 (16)总结 (18)致谢 (19)1 引言1.1文本分类背景和意义随着互联网的飞速发展，网络上的信息的数量也快速地增长。
据统计，截止到2014年12月，我国网页数量达到1899亿个，静态网页和动态网页数量都处于不断增长的趋势，依照这样的速度发展下去，我国网络信息的容量会呈现出爆增的状态。
信息量的确在不断增长，而人们的信息分析和信息利用能力是有限的，如何在这样的海量数据信息中找到对于自己有价值的信息，就成为人们关注的焦点。
从单一客体网页的角度来看，保证做好合理的规划和安排，基于人工判断的模式显然难以完成如此大量的工作，此时就需要依靠更加先进，更加高效的分类方式。
信息资源的无限增长给信息处理提出了亟待解决的难题。
一方面，数字化信息资源数量高速增长；另一方面，人们获取有价值信息的需求也在不断提高。
如何在浩瀚而又复杂的信息中检索出有效的信息，一直是信息处理领域追求的目标。
在信息处理领域，关于信息资源的加工和组织方法较多，其中文本的自动分类是比较关键的技术，并且有广泛的应用。
文本自动分类是根据文本的语义，将大量的文本自动分门别类。
有序的分类能够为人们浏览和查找信息提供许多便捷。
因此，不断推进文本自动分类技术的发展迫在眉睫。
1.2文本分类的应用领域和发展趋势文本分类能够有效的组织管理杂乱的信息，这一特性在现代很多科技领域很受欢迎,例如Internet、网络图书馆、网络安全、电子邮件等。
在Internet中引入文本分类系统，基于关键词，在搜索页输入要查找的内容，电脑系统可以自动判定与之相关的类别并可以快速、准确、全面的搜索出想要的答案，查询速度和精度以及稳定性也是非常的高效，这为我们的生活提供了方便。
图书馆的信息资源可谓成千上万，能够快速高效的查询到我们想要的信息，如果单纯的一个个搜索，会花很长的时间。
将文本自动分类技术应用到图书馆领域，这样不仅阅读者在寻找自己想要的图书也会很高效，而且减少图书管理员的时间进行整理和查询使查询更加简单方便。
大数据规模巨大，随处可见，分布广泛，动态衍变,带来数据复杂性的挑战，因此文本分类技术的发展就显得尤为必要。
在网络安全方面，文本分类技术可以对信息进行访问，将不良信息剔除,为用户带来很多方便。
在电子邮件方面，文本分类系统可以将邮件进行分门别类。
2 文本分类主要过程2.1文本分类的定义过程及评价文本分类的过程，可以将其看做为映射的过程。
从无序到有序的历程中，不仅仅可以实现一对一的映射，还可以实现一对多的映射。
此时，完全可以以数学映射的概念来诠释文本分类。
下图为文本分类的流程图：图2.1文本分类流程示意图2.2关于文本分词文章是由字，词，句，段，篇构成的。
词是构成文章的基础，首先需要对文章进行分词，然后将词表示成空间向量，最后进行计算。
最后分类结果的好坏由分词的好坏直接决定，分词的标准是越细越好，词语提取越准确越好，nlpir 的分词效果较其他分词工具更准确些，更权威。
2.3特征项权重（向量空间）2.3.1布尔框架（Booolean weighting ）单一特征词i ，为了对于其权重实现界定，就会采取特定的界定手段，在此环节，其界定机制为：权值定义为：W ik =分析：此种方法只是显示了特征词是否存在，出现的次数不能很好的反应分类的效果，因此我们选用下面的方法。
2.3.2TF-IDF 计算权值算法TF-IDF （term frequency –inverse document frequency ），IF 词频：假设实际的词汇为“中国”，这个“中国”词汇在整个文章中会出现多少次，这个次数代表的就是词频。
IDF 频率代表的是：为收集对应信息，给定了80篇文章，而实际数据库中有120篇文档，此时可以计算出其比重为：0.67。
上述两个概念可以诠释如下的问题：单一词汇，在某篇文章中出现的次数越大，此时其IF 取值也不会小；但是从宏观数据库角度来看，如果其在数据库中的次数多，此时自身权重反而不会太大，甚至出现下跌的情况。
TF （词频）计算公式1 特征词i 出现在文档k 中 0 特征词i 未出现在文档k 中公式2-1公式2-2分子代表的是：词汇在文章中的出现次数多少；分母代表的是：全部词汇在文章中出现的次数是多少。
依照实际设定原则，如果同样的词出现两次，分母是不会进行叠加处理的。
举例1：在一篇科普类文章中，“鸟儿”在文中出现次数是7,文章中的总词数是1000，则“鸟儿”这个词的词频为：TF=7/1000=0.7%IDF(反文档频率)计算公式公式2-3D ；数据库中篇章数量多少；Si 代表的是，在数据库中出现词汇I 的文章数量多少。
TF-IDF 最后得到i 的权值公式为公式2-4 举例3：综合例1，例2，那么地球这个词，在语料库中的权值为：TF*IDF=0.007*3=0.021TF-IDF 计算权值的好处分析:实例：“地球” 、“的”、 “公转”在所指定的一篇文章中出现的次数分别是7,100,5，如果只采用IF 计算方法，如果文章有1000词，三个词的频率为：0.007,0.1,0.005，三个词加起来对这篇文章的贡献值为0.112，我们知道在并不能表征这篇文章的特征，而所占比例很小的飞行和鸟儿则可以表征。
因此只用IF 值存在漏洞，于是我们引入IDF ，语料库中含有的总文章数为105其中鸟儿文章数为10^2，在的文章数为10^5，含有飞行的文章数为10^3，那么有如下公式：W （鸟儿）=0.007*lg(10^5/10^2)=0.021i i S D lgIDF =ii i i i S D lg Q M IDF TF W *=*=QM TF ii =W （在）=0.100*lg(10^5/10^5)=0W(飞行)=0.005*lg(10^5/10^3)=0.0102.4特征项选择（常用的降维方法）当空间向量形成之后，由于一篇文章的文本分词很多，对应的空间向量长度很长，如果直接运用分类算法，计算时间较长，效果也不是很好。
为了保证实际效果，会以减少向量长度的方式来应对。
一般情况下，此时采取的手段主要有：基于信息的降维方式，要么以增益的方式，要么以互信息的方式来进行；期望交叉熵的方法；量化理论下的X^2统计；定性视角下的文本证据等。