文本分类研究综述
文本分类综述王斌-文档资料
短语：中国人民银行 Concept，概念
– 同义词：开心 高兴 兴奋 – 相关词cluster，word cluster：葛非/顾俊
N-gram，N元组：中国 国人 人民 民银 银行 某种规律性模式：比如某个window中出现的固 定模式 David Lewis等一致地认为：(英文分类中)使用 优化合并后的 Words比较合适
» H: information systems » H.3: information retrieval and storage
文本分类的方法
人工方法和自动方法
人工方法
– 结果容易理解
» 足球 and 联赛体育类
– – – –
费时费力 难以保证一致性和准确性(40%左右的准确率) 专家有时候凭空想象 知识工程的方法建立专家系统(80年代末期) 结果可能不易理解 快速 准确率相对高(准确率可达60%或者更高) 来源于真实文本，可信度高
kj k k 2
a ij 基于熵概念的权重(Entropy weighting) 2 [log( TF 1 . 0 ) * log( N /DF )]
log( TF 1 . 0 ) * log( N /DF ij i)
kj k
– 称为term i的某种熵 – 如果term分布极度均匀：熵等于-1 – 只在一个文档中出现：熵等于0
文本分类综述
王 斌 中国科学院计算技术研究所 2019年10月
报告内容
文本分类的定义和应用 文本分类的方法 文本分类的评估指标 参考文献和资源
文本分类的定义和应用
定义
给定分类体系，将文本分到某个或者某几个类 别中。
– 分类体系一般人工构造
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。
关于文本分类的研究-PPT文档资料
n n n n 11 22 12 21
2 基于模式聚合和改进 统计量的文本降维方法
体育
80 69 86.25%
娱乐
80 70 87.5%
基于神经网络的特征选择
灵敏度求解
• •
将整个训练样本库中的样本作为前馈神经网络的训练样 本，得到了一个神经网络分类器。此分类器对训练样本 0 p 库的样本h分类的预测值为 h 。 计算每个特征的灵敏度： 对每一个特征 ，训练样本中所有样本的第个特征的值均 改为0，其他特征值不变，形成新的样本库Bi，然后在 样本库Bi的基础上，按照重新训练神经网络分类器，此 时神经网络分类器对训练样本库的样本h分类的预测值 i 为 p h 。则可根据公式计算特征的灵敏度：
320 289 31 90.31% 91 31
A ij
基于CHI值原理和粗集理论的特征抽取
特征抽取的具体步骤为：
• ⑴计算出每个特征词条和类别的 统计量； • ⑵指定正整数L，选择对每个类别贡献最大的L个词
2
条，并按照
•
统计量由大到小设置成一列。J个类 别就有J列，最终得到一个L×J矩阵A，A ij 是对类别 2 j按 统计量由大到小排列在第i位的词条。 ⑶将矩阵A中的特征词条按行排成一列。
文本挖掘概述
• 文本相似性度量问题 • 模式的理解和可视化显示 • 一词多义和多词一义问题 • 跨语言问题 • 算法的选择 • 领域知识集成 • 中文文本分词技术
hierarchical text classification综述 -回复
hierarchical text classification综述-回复所提到的主题是"hierarchical text classification综述"，下面将一步一步回答该主题并撰写一篇1500-2000字的文章。
文章标题：Hierarchical Text Classification综述：解析和探索文本分类的层次化实践引言：在信息时代，大量的文本数据被生成和储存。
文本分类是一种重要的技术，用于将文本分组到特定的类别中，从而有效地组织和管理这些海量数据。
然而，传统的文本分类方法只能将文本数据划分为单个层次的类别。
随着信息储量的不断增长和深度学习技术的快速发展，层次化文本分类变得越来越重要。
本文将对hierarchical text classification进行综述，探讨其基本原理、方法和应用，以及未来发展的前景。
一、基本原理1.1 文本分类的定义和目的文本分类是将给定的文本数据分配到预定义类别的任务。
它是一种监督学习任务，基于已标注的训练数据来预测未标注文本的类别。
文本分类的目的是根据文本的内容将其分类，以便更好地理解和组织信息。
1.2 层次化文本分类的概念层次化文本分类是将文本数据划分为多个层次的类别。
这种方法提供了更精细和结构化的组织方式，使得分类结果更具灵活性和可解释性。
例如，一个层次化分类体系可以包含多个级别，从大类到细分的子类，逐渐细化分类。
二、基本方法2.1 特征提取与表示传统方法通常使用统计特征（如词频、tf-idf）来表示文本。
而深度学习方法则采用词嵌入技术（如Word2Vec、FastText）来学习文本的语义表示。
这些方法都可以用于层次化文本分类，但需要注意不同层次之间的特征表示的一致性。
2.2 分类器选择与训练常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树和深度神经网络等。
在层次化文本分类中，通常采用自顶向下的策略，先对高级类别进行分类，然后对子类别进行逐级细分。
文本分类算法的研究与应用
文本分类算法的研究与应用一、引言文本分类算法在自然语言处理领域中应用广泛，其能够将大量的文本数据按照用户定义的分类标准进行归类，从而有效地进行信息管理与分析。
随着社交媒体、电子商务、搜索引擎等互联网应用的迅速发展，文本数据的规模和种类不断增加，对文本分类算法的研究和优化也面临着新的挑战。
本文将结合当前研究热点和实际应用场景，探讨文本分类算法的研究和应用现状，并提出面向未来的优化方向。
二、文本分类算法概述文本分类算法是一种应用机器学习技术对文本数据进行分类的方法。
其主要分为有监督和无监督两种类型。
有监督学习算法需要利用已经标注好的数据进行训练，以建立分类模型。
常用的有监督学习算法包括朴素贝叶斯分类算法、支持向量机(SVM)算法等。
其中朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率模型的分类方法，根据贝叶斯公式计算文本在不同类别下的概率来进行分类。
SVM算法则是一种将文本数据映射到高维空间中，通过建立超平面来进行分类的方法。
无监督学习算法则是不需要预先标注数据的分类算法。
其包括聚类算法、主题模型算法等。
聚类算法根据文本数据的相似性对其进行聚类，以实现分类的目的。
主题模型算法则是一种可以自动发现文本数据的隐含主题的方法。
三、文本分类算法应用场景文本分类算法的应用场景主要包括以下几个方面：1、情感分析。
情感分析是指对文本数据中的情感信息进行挖掘和分析，以了解人们的态度、情绪等方面的信息。
如对于电商平台中的商品评价进行情感分析，可以提高用户的购物体验。
2、新闻分类。
新闻分类可以将大量的新闻数据按照主题或者相关度进行分类，以方便用户获取自己感兴趣的内容。
如提供给用户一份最新的政治新闻、体育新闻或娱乐新闻等。
3、垃圾邮件过滤。
垃圾邮件是一种常见的反垃圾信息方式。
文本分类算法可以通过对邮件内容进行分类，自动识别和过滤掉垃圾邮件，提高用户的工作效率。
4、文本聚类。
文本聚类是对文本数据进行聚类，以实现对内容的归类和组织。
如将大量的博客文章按照相关度进行聚类，可以为用户提供更好的阅读体验。
基于机器学习的文本分类方法研究
基于机器学习的文本分类方法研究一、引言文本分类是家族化、自然化文本信息处理中的一种最基本的任务。
在信息处理、网络文本挖掘、社交媒体分析、智能问答、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的文本分类方法被广泛地应用在各个领域。
本文将从基于机器学习的文本分类方法进行探讨和分析。
二、基于机器学习的文本分类方法概述基于机器学习的文本分类方法是将文本归入不同的类别，这是通过分类器的比较和训练的方式完成的。
分类器通常使用机器学习算法根据大量的样本数据来构建。
文本分类通常分为两个步骤：特征提取和分类器模型训练。
特征提取是将文本转换为可供训练的向量；分类器模型训练是将训练向量和标签（文本所属类别）放入模型中进行学习并生成分类器。
常用的机器学习分类算法有贝叶斯算法、k近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
三、文本分类的特征表示传统的特征提取方法是使用词袋模型提取文本中的关键词并统计词频。
这种方法忽略了词序和上下文的关系。
最近，有研究证明，基于词组表示的方法有望提升分类性能，特别是针对短文本进行分类的时候。
样本中的词组可以定义为n元组，aka子串。
“n”代表词组中所含单词的数量，例如bigram（2-gram）和trigram（3-gram）等。
词组被合并成一个新的词，在分类前进行特征表示。
当使用n元组作为特征时，分类器的分类效果的确有所提升。
另外，主题建模是一种常用的特征提取方法。
利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）将每篇文档表示为一组主题分布，以主题分布作为特征向量进行分类，可以提高文本分类的效果。
四、机器学习算法在文本分类中的应用1.贝叶斯分类器朴素贝叶斯是一种基于概率的分类器，被广泛应用于文本分类中。
为了解决词汇重叠的问题，朴素贝叶斯通常采用离散化和平滑技术进行优化。
平滑方法包括拉普拉斯平滑、Add-k平滑、Jelinek-Mercer等平滑技术。
文本分类研究现状
文本分类研究现状文本分类是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它的研究目的是把文本内容分配到相应的类别中，以实现信息的自动分类和管理。
本文将分步骤阐述文本分类研究现状。
1. 文本分类的基本概念文本分类是指将一段文本分为事先定义好的若干种类别。
具体而言，它的过程包括三个关键步骤：文本表示、特征选择和分类器构建。
2. 文本分类的研究方法文本分类的研究方法主要分为两类，即传统的机器学习方法和基于神经网络的深度学习方法。
传统的机器学习方法主要包括朴素贝叶斯、支持向量机、最近邻算法等。
这些方法的特点是简单易懂、计算效率高，适用范围广，但是需要手动选择特征、设置分类器等参数，存在着一定的局限性。
而深度学习方法则是近年来发展起来的，它主要借助神经网络模型进行文本分类。
这些模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。
深度学习的方法具有自动学习特征、高效处理大规模数据等优势，但是需要使用大量的计算资源，且模型决策过程难以理解。
3. 文本分类的应用领域文本分类的应用领域非常广泛，包括自媒体、社交网络、电商平台等。
其中，自媒体的文本分类主要用于自动将文章按照主题分类；社交网络文本分类主要用于情感分析、事件提取等；电商平台则主要用于商品推荐、用户画像等。
尤其在电商平台，文本分类技术已经成为了重要的销售工具，可以大大提高用户体验和销售转化率。
4. 文本分类的研究挑战文本分类在实际应用中仍然存在一定的挑战和难点，如：（1）文本的异构性：不同领域的文本数据特征差异很大，需要针对性地进行特征选择和分类器构建；（2）数据的稀疏性：文本数据通常非常稀疏，因此需要使用特殊的文本表示方法和分类器；（3）处理长文本：传统的机器学习方法存在处理长文本时的计算效率问题，而深度学习模型则需要解决长序列的输入和输出问题；（4）模型的可解释性：深度学习模型的内部结构非常复杂，需要寻找可解释性更广的模型类型。
5. 总结文本分类作为自然语言处理领域的一个重要方向，不断受到学术界和工业界的关注。
文本分类技术的最新研究进展调研报告
文本分类技术的最新研究进展调研报告摘要：本文调研了文本分类技术的最新研究进展，分析了该领域的研究热点和挑战，并对未来的发展方向进行了展望。
通过对各种文本分类方法及其应用的综述，发现目前深度学习模型在文本分类任务上取得了显著的成果，但仍面临着数据稀缺、模型解释性低、跨领域迁移等问题。
未来研究可以加强对零样本学习和多模态文本分类的探索，并致力于提高模型的可解释性和鲁棒性。
1. 引言文本分类是自然语言处理中的重要任务，它可以将文本按照一定的标签或类别进行分类。
文本分类技术的应用广泛，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域。
近年来，随着深度学习的快速发展，文本分类方法取得了巨大的进展。
本文旨在调研文本分类技术的最新研究进展，总结研究现状，并对未来的发展方向进行展望。
2. 文本分类方法2.1 传统方法传统的文本分类方法主要包括基于特征工程的机器学习方法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些方法依赖于人工设计的特征，需要事先对文本进行分词、向量化等预处理操作。
然而，特征工程的效果受到领域知识和经验的限制，且难以处理大规模数据。
2.2 深度学习方法深度学习方法通过神经网络模型对输入文本进行表示学习，能够自动学习到高层次的语义信息。
卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等模型在文本分类任务上取得了很好的效果。
近年来，预训练模型如BERT、GPT等的出现进一步推动了文本分类性能的提升。
这些方法能够捕捉到更多的上下文信息，并具有较强的泛化能力。
3. 文本分类的挑战3.1 数据稀缺数据稀缺是文本分类领域普遍存在的问题。
深度学习方法通常需要大量标注数据进行训练，然而在一些特定领域或任务中，获得大规模标注数据是困难的。
因此，如何利用少量的标注数据进行有监督学习，以及如何利用大量的无标注数据进行自监督学习是当前研究的热点之一。
3.2 模型解释性深度学习模型在文本分类中表现出很强的预测性能，但其内部决策过程缺乏可解释性。
这使得模型应用在某些对解释要求较高的场景中受到限制。
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IX
2019.3数据通信
文本分类研究综述汪 " 刘柏嵩（
宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211
）
摘要:在大数据时代，网络上的文本数据日益增长
。采用文本分类技术对海量数据进行科学地组织和管理
显得尤为重要。文本分类算法的研究起源于上个世纪50年代，一直受到科研人员的广泛关注
。
本文围绕文本分
类的关键技术和基本流程进行重e阐述,主要包括文本预处理、词和文本的分布式表示、特征降维
、
分类算法等多
个模块。其中详细分析了几种分类模型与分类方法，如深度学习、迁移学习、强化学习等等。此外，本文简单介绍
了文本分类的评价指标与应用场景，并对当前面临的挑战及未来的烁趋势进行总结、预测。关键词:文本分类;特征降维， 学中图分类号:TP391.1 文献标识码:A
1引言
随着科技的进步和互联网技术的发展，数字化资
源已经渗透到当今社会的各个行业。然而这种爆发式
的增长也给信息检索带来了困扰。文本作为分布最 广、数据量最大的信息载体,如何对这些数据进行有效 地组织和管理是亟待解决的难题。
文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工 作,的是对文本资源进行理和归类，同时其也是 解决文本信息：载题的 。个世纪中叶，有文本信息处理的研究开
始走进人们的。
是最
的分类算
，这种 据文档中是 了与类
的来 文是 个类o 然，这
种 的 带来 的分类效
。
20 纪 70 ,Salton [1] 了量
型。 来一 ,
为文本分类的主
要技术。然而这种技术 业 的，需为 个类 大量的 理 和 , 了
、 的大量。 个纪90 ，基
和 的文本分类 °龙
文 中 一些 有效分类的 , 到分
类,为 的 。今为，经过数 的
，文本分类已经初步形成了对完的理论体系
。
文本分类按照任务类型的不可划分为题分类$2%、主题分类[3]以及情感分类⑷。常用于数字化图
书馆、舆情分析、新闻荐、邮件滤领域，为文本资
源的查询、检索供了有支撑，是当的
研究热
点之一 O本文以文本分类的相关工作为研究对象,全文组
织结构如下:第2 描述文本分类的基本概念;第
3 、第4
围绕文本分类的 技术进行重点阐述;
第5 、第6 介绍文本分类的评价指标,概括分
析了文本分类的应用场景与挑战;第7总结全文，并
对未来的发展趋势做预测"
2文本分类概述文本分类是指按照一的分类体系标准使用机 对文本集进行自动分类标记的。宏观上看,
整个分类 可以似地看作数 做映射的 。
因此,我们可用映射系诠释文本分类的概念。文本分类的数 如下:假设给 文 集合! = （#1 ,#+ ”$,#”
）
，
类别集
基金项目:国家社会科学基金项目/后期资助项目“学术型大数据知识组织与服务标准研究项目编号：
15FTQ002）、省部级
实验室/开放基金“数字图书馆知识组织与标引标准规范研究”（项目编号：B2014）。
37技术交流Technology Discussion数据通信2019.3
合C二｛# ,C" # $其中，& ,
#分另
」表示集合中
第'篇文档和第
j个类别；),%为集合*的文档总数
和集合C的类别数。我们可以发现文档集合和类别集
合之间存在一定的映射关系+ , C! - , - " )0,1($ 当+&,#) - 1时,表示文档&属于#类;反之，当
+ &,#) "0
时，
文档
&不属于
#类,/为分类器。
文本分类从流程上可分为文本预处理、文本表示、
特征提取、分类器训练等过程，其中最关键的步骤是特
征提取和分类器训练。接下来，
我们将对文本分类的
关键技术进行详细分析。
3文本分类的关键技术3.1文本预处理
在处理文本数据时,首先要对原始信息进行预处 理。由于中文数据词语之间没有明确的分隔符且存在
一定的噪咅信息以在预处理 要过分词、
词、 词过 等过程$ 现有的分词 可分为
类:分别为基于字符串匹配(词典)的分词方法、基于
理的分词方和基于统的分词方。 来fc
有
将 技术于中文分词⑸。
于 文的语 特征，
在对
文文本进行预
处理时，
词
原
、词干提取等步骤，
数据
预处理的 接 的关 $
3.2词向量与文本表示文本是由词和 语 的符 $ 要将 语 言处理 器可 的数 ，
首先要对
词和文本进行 $
One-hot表 方 是 的词 表示方法$旻
设.为整个词表 间，
个词的词 可表示为:
/二｛0,0,
…
,
1,0…# "
-(1 X|7VI)
,词在词表中对
的 为 1, 其 为
0$
词 是语 (Language Model)的 ，
为了
表示 的不，
Hinton、bengio等 提
分 表和词
的
$ 典的
语
型包括HLBL⑹、
RNNLM⑺等,其中最具有代表性的
是:Mikolov等人基于CBOW和Skip - gran模型提出 的，合 的词 训练方
Word2vec⑻
。
过方可训练 、
、
、定的词向
量，
进可以
、准确地
词语之间的似
。
传统的文本表示 有尔、 间
ESM(Vector和
ace Model
)、概^模型以及图空间模型。
然而，这些传统的文本表示方 缺乏语义表征能力。
伴随着WoA2vec、
Glove
*G」
等分布式单词表示技术的兴
起，文本表示 广泛的 和 $如
Joulin等人基于 并开发出一款词向量训练和文本分类的 FatText
*10+$
此外，为
在词 处理 忽略单词之间排列顺 的缺
陷,Doc2vec*11+在Word2vee t 的基础上引 落信
息，
增强
表示文本语义的准确和完 $
3.3特征驱动与文本分类
特征降维是文本信息处理的关键环节。传统的文 本分类 基于词袋 和 间 ，
特征间
有 。然而这种、离散的特征给关Q来 不便 时仝
S杂度较
$
同时，特征的几余
以及缺乏有效关联也会］分类，能
。
特征选择特征降维的方法包括特征选择和特征抽取$特征
选择是指从原始的特征间中筛选部分重要特征组成 新的特征集合,
从而提高文本分类的准确率和 率
,
不
改变原始间的 $ 的特征选择
有文档频
率、期望交叉爛、互信息等等。
本文对比分析了几种常
方 , 如下表
示$
表1特征选择算法对比分析
特征选择算法主要原理优点
缺点
词频-逆 文本频率
某词条在一篇文章中 出现的频率越高，且文
档集中包含该词条的 文档数较少，则该词条 的特征权重越大原理简单，直观 高效，具有普适 性。适合在单篇 文档中提取特 征没有考虑特征在 类内、类间的分布 情况
期望交叉爛用来衡量某个特征对 训练集整体的重要性。 其值表示：出现某特定词的条件下类别的概 率分布与类别本身概 率分布的距离
不考虑特征项 缺失的情况，降 低稀有特征的 干扰，提高分类 效率缺少对类间集中
度、类内分散度的
度量
互信息一种信息度量方法，表
示一个随机变量中包 含的关于另一个随机 变量的信息量
适用于局部信 息(单一类别) 和全局信息的 特征选择低频词的互信息 较大，容易引起过 学习；忽略了文本
量对词条在每个 类别中出现概率 的影响
信息增 益
用以度量两种变量的 概率分布差异，具有非 对称性。通过计算不同 情况下的条件概率，选
择信息增益较大的词 条构成特征空间
综合考虑了特 征项出现与缺 失的情况只适用于全局信 息的特征选择，计
算量大
卡方检 验
通过观察实际值与理 论值的偏差来确定理 论的正确与否，是一个 归一化的统计量适用于局部和全局信息的特 征选择，忽略词
频的影响
计算开销大，过于
注重一篇文档中 某个特征的出现 与否，对低频词的 统计结果有所偏 袒
38