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基于随机森林的文本分类研究
作者：陈海利孙志伟庞龙
来源：《科技创新与应用》2014年第02期
摘要：文本分类是处理和组织大量文本数据的关键技术，它一直是信息检索领域中的一
个研究热点。文本分类旨在将大量文本划分到若干子类，使得各文本子类代表不同的概念主题。文章采用了一种基于随机森林的文本分类方法。该方法来源于基于决策树的机器学习，依据文本内容的分词结果进行机器学习，将文本中信息量高的词汇提取出来作为学习维度，可以准确地对文本进行分类。由于随机森林算法[1]具有高并发，快速收敛的优点，非常适合海量
数据的处理。
关键词：决策树分类；机器学习；森林
1 问题分析和算法描述
随机森林可以看成是Bagging和随机子空间的结合。随机森林是由一系列的分类器组合在一起进行决策[2]，期望得到一个最“公平”的学习方法。如图1所示，构造每一个分类器需要从原数据集中随机抽取出一部分样本作为样本子空间，然后再从样本子空间中随机的选取一个新的特征子空间[4]，在这个新空间中建立决策树作为分类器，最后通过投票的方法得到最终决（如图1）。
图1
1.1 构建单棵决策树
（1）对于训练集S，如果训练集数据都属于一个类标签C，或S足够纯净（85%以上的数据都属于类标签C时），否则创建叶子节点，表明类标签C。
（2）否则，
·选择“最具有信息”的属性A：
·依据A来划分训练集S；
·递归的划分训练集来构造子树。
1.2 构建随机森林
·从原始数据中产生n个随机抽样。
文献综述是"一种在分析、比较、整理、归纳一定时空范围内有关特 定课题研究的全部或大部情报的基础上，简明的类述其中的最重要部分，并标引出处的情报研究报告"。文献综述的定义包含三个基本要素：首先，文献综述反映原始文献有一定的时间和空间范围，它反映一定时期内或是某一时期一定空间范围的原始文献的内容。其次，文献综述集中反映一批相关文献的内容。其它二次文献如题录、索引、文摘、提要等一条只能揭示一篇原始文献的外表信息或内容信息，且各条目之间没有联系，而综述一篇可集中一批相关文献，且将这批文献作为一个有机整体予以揭示，信息含量比二次文献多得多。第三，文献综述是信息分析的高级产物。书目、索引等是对原始文献的外表特征进行客观描述，不涉及文献内容，编写人员不需了解原始文献的内容，也不需具备相关学科的基础知识;提要、文摘是对原始文献的 内容作简要介绍和评价，编写人员需要具有相关学科的一些基础知识，以识别和评价原始文献;文献综述则要求编写人员对综述的主题有深 入的了解，全面、系统、准确、客观地概述某一主题的内容。运用分析、比较、整理、归纳等方法对一定范围的文献进行深度加工，对于读者具有深度的引导功能，是创造性的研究活动。 文献综述的类型可以从不同的角度对文献综述进行划分，最常见的方法是根据文献综述反映内容深度的不同即信息含量的不同划分按照文献综述信息含量的不同，可将文献综述分为叙述性综述、评论性综述和专题研究报告三类。
叙述性综述是围绕某一问题或专题，广泛搜集相关的文献资料，对其内容进行分析、整理和综合，并以精炼、概括的语言对有关的理论、观点、数据、方法、发展概况等作综合、客观的描述的信息分析产品。叙述性综述最主要特点是客观，即必须客观地介绍和描述原始文献中的各种观点和方法。一般不提出撰写者的评论、褒贬，只是系统地罗列。叙述性综述的特点使得读者可以在短时间内，花费较少的精力了解到本学科、专业或课题中的各种观点、方法、理论、数据，把握全局，获取资料。 评论性综述是在对某一问题或专题进行综合描述的基础上，从纵向或横向上作对比、分析和评论，提出作者自己的观点和见解，明确取舍的一种信息分析报告。评论性综述的主要特点是分析和评价，因此有人也将其称为分析性综述。评论性综述在综述各种观点、理论或方法的同时，还要对每种意见、每类数据、每种技术做出分析和评价，表明撰写者自己的看法，提出最终的评论结果。可以启发思路，引导读者寻找新的研究方向。 专题研究报告是就某一专题，一般是涉及国家经济、科研发展方向的重大课题，进行反映与评价，并提出发展对策、趋势预测。"是一种现实性、政策性和针对性很强的情报分析研究成果"。其最显著的特点是预测性，它在对各类事实或数据、理论分别介绍描述后，进行论证、预测的推演，最后提出对今后发展目标和方向的预测及规划。专题研究报告对于科研部门确定研究重点和学科发展方向，领导部门制定各项决策，有效实施管理起着参考和依据的作用。这一类综述主
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.doczj.com/doc/5f5953541.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。
Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分
文本分类综述 1. 引言 1.1 文本分类的定义 文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，与文本分类相近的概念是文本聚类。文本聚类是指，由机器将相似的文档归在一起。与文本分类的区别在于，文本分类是监督学习，类别是事先规定好的，文本聚类是无监督学习，由计算机把类似文本归在一起，事先并不划定好类别。 基于统计的文本分类算法进行文本分类就是由计算机自己来观察由人提供的训练文档集，自己总结出用于判别文档类别的规则和依据。 文本分类的基本步骤是：文本表示->特征降维->分类器训练>文本分类 1.2 文本分类的基本思路 文本分类基本方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，选择最优的匹配结果，从而实现分类。 计算机并不认识文档，因此首先就要设法如何转化一篇文档为计算机所接受，转化方法要与文本有对应关系。对于计算机文本分类而言，这是最重要的步骤。 其次要制定出一定的评判标准，根据文档表示结果对文本进行分类 1.3 文本分类目前的研究热点 2. 文本表示 利用计算机来解决问题，首先就是要找到一种使计算机能够理解方法来表述问题，对文本分类问题来说，就是要建立一个文档表示模型。 一般来说，利用文档中的语义信息来表示文档比较困难，因此直接采用词频来表示文档，不过也出现了许多利用语义的文档表示方法。 2.1 向量空间模型（VSM） VSM模型是目前所用的较多的文本表示模型，这种模型把文本看作是一个特征项的集合。特征项可以是词，也可以是人为所构造的合理的特征。
2.2 词袋模型 词袋模型是VSM 模型在文本分类问题中的一个最简单的应用。对于一篇文档，最直观的方法就是使用词和短语作为表示文本的特征。对于英文文章来说，各个单词之间己经用空格分开，可以直接获取特征词，不过由于英语中存在词形的变化，如:名词的单复数、动词的时态变化、词的前缀和后缀变化等，所以会需要一个抽取词干的过程。对于中文来说，因为词和词之间没有停顿，所以需要借助于词典来统计特征词。对于文本分类来说，常用的方法为TF 即词频法。 具体操作为： 对文本，北京理工大学计算机专业创建于1958年，是中国最早设立的计算机专业的大学之一。对于该文档，词袋为{北京、理工、大学、计算机、专业、创建、1958、中国、最早、设立}相应的向量为{1,1,2,2,2,1,1,1,1}，这种统计特征词词频当作文档特征的方法也称为TF 法，为了防止这种方法统计出的特征使得文本长度影响到分类结果，要把它做归一化处理，最容易想到的归一化做法是除以文本长度。 另外还有另一个指标IDF 指标，衡量词的重要性，一个词在一篇文本中出现的频率越高，同时在总的训练文本中出现的频率越低，那么这个词的IDF 值越高。 操作： 总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到，公式表示为 ，idf 衡量了一个词的重要程度，因此tf ×idf 可以更好的来表示文本。 2.3 其他模型 3. 特征降维 文本所形成的不加处理的特征向量维数很高，以词袋模型为例，一方面，很多文章只有几千词，而一个分词词典所包含的词有数万个，如果不加处理，把所有词都表示出来，是极大的浪费，另一方面，若依照分词词典建立向量，事实上是无法使用的，因此需要对文档特征进行降维处理。把不用的特征去掉，保留区分度高的词语。特侦降维可以有两种思路，特征选择和特征提取，其中，特征选择是指在原有特征的基础上，选择一部分特征来表示文本，特征性质不变，例如||log()|:| i j D idf j t d =∈
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
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm
文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。
图1 情感分析五要素 举例如下图： 图2 情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的
一、文献综述的类型、特点及作用 文献综述是“一种在分析、比较、整理、归纳一定时空范围内有关特定课题研究的全部或大部情报的基础上,简明的类述其中的最重要部分,并标引出处的情报研究报告”。文献综述的定义包含三个基本要素:首先,文献综述反映原始文献有一定的时间和空间范围,它反映一定时期内或是某一时期一定空间范围的原始文献的内容。其次,文献综述集中反映一批相关文献的内容。其它二次文献如题录、索引、文摘、提要等一条只能揭示一篇原始文献的外表信息或内容信息,且各条目之间没有联系,而综述一篇可集中一批相关文献,且将这批文献作为一个有机整体予以揭示,信息含量比二次文献多得多。第三,文献综述是信息分析的高级产物。书目、索引等是对原始文献的外表特征进行客观描述,不涉及文献内容,编写人员不需了解原始文献的内容,也不需具备相关学科的基础知识;提要、文摘是对原始文献的内容作简要介绍和评价,编写人员需要具有相关学科的一些基础知识,以识别和评价原始文献;文献综述则要求编写人员对综述的主题有深入的了解,全面、系统、准确、客观地概述某一主题的内容。运用分析、比较、整理、归纳等方法对一定范围的文献进行深度加工,对于读者具有深度的引导功能,是创造性的研究活动。 1.文献综述的类型可以从不同的角度对文献综述进行划分,最常见的方法是根据文献综述反映内容深度的不同即信息含量的不同划分 按照文献综述信息含量的不同,可将文献综述分为叙述性综述、评论性综述和专题研究报告三类。 叙述性综述是围绕某一问题或专题,广泛搜集相关的文献资料,对其内容进行分析、整理和综合,并以精炼、概括的语言对有关的理论、观点、数据、方法、发展概况等作综合、客观的描述的信息分析产品。叙述性综述最主要特点是客观,即必须客观地介绍和描述原始文献中的各种观点和方法。一般不提出撰写者的评论、褒贬,只是系统地罗列。叙述性综述的特点使得读者可以在短时间内,花费较少的精力了解到本学科、专业或课题中的各种观点、方法、理论、数据,把握全局,获取资料。 评论性综述是在对某一问题或专题进行综合描述的基础上,从纵向或横向上作对比、分析和评论,提出作者自己的观点和见解,明确取舍的一种信息分析报告。评论性综述的主要特点是分析和评价,因此有人也将其称为分析性综述。评论性综述在综述各种观点、理论或方法的同时,还要对每种意见、每类数据、每种技术做出分析和评价,表明撰写者自己的看法,提出最终的评论结果。可以启发思路,引导读者寻找新的研究方向。 专题研究报告是就某一专题,一般是涉及国家经济、科研发展方向的重大课题,进行反映
情报学报 ＩＳＳＮ１０００－０１３５ 第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ ＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．５，９３１－９３８Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１０ 收稿日期：２００９年６月２９日 作者简介：王洪伟，男，１９７３年生，博士，副教授桙博导，研究方向：本体建模和情感计算，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｗａｎｇ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ。刘勰，男，１９８５年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。尹裴，女，１９８６年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。廖雅国，男，１９５４年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。 １） 本文得到国家自然科学基金项目（７０５０１０２４，７０９７１０９９）；教育部人文社会科学资助项目（０５ＪＣ８７００１３）；上海市重点学科建设项目（Ｂ３１０）；香港研究资助局项目（ｐｏｌｙＵ５２３７桙０８Ｅ）资助。 ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３ Ｗｅｂ文本情感分类研究综述 １） 王洪伟１ 刘 勰１ 尹 裴１ 廖雅国 ２ （１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港） 摘要 对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析， 能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。 关键词 Ｗｅｂ文本 情感分类 综述 主观性文本 ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔ ＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ１ ，ＬｉｕＸｉｅ１ ，ＹｉｎＰｅｉ１ ａｎｄＬｉｕＮ．Ｋ．Ｊａｍｅｓ ２ （１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２；２畅ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｕｓｅｒｓ’ｒｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅＷｅｂｃａｎｈｅｌｐｕｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｌａｗｓｏｆｔｈｅｉｒｅｍｏｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｓｕｒｖｅｙａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ．Ｗｅａｌｓｏｓｏｒｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｗｏｔｙｐｅｓ：ｏｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｓｅｍａｎｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｔｈｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄｓｏｆ ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｃｏｒｐｕｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｗｅｂｔｅｘｔｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｒｖｅｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｅｘｔ 随着互联网的流行，Ｗｅｂ文本成为我们获取信 息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Ｗｅｂ２畅０技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如 对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中 蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Ｗｅｂ文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ），就是确定说话人或作者对某个特定主题的 — １３９—
分类目录用户研究综述 1.分类目录研究现状 1.1分类目录的功能和优势 网络分类目录是应用分类的方法对巨大的网络资源进行组织和揭示的有效 手段。它可以提供浏览方式的信息查询途径，具有直观、易检的优点。分类目录的使用，可以使得用户更易查找到所需信息。 分类检索是以分类目录浏览方式提供信息查询途径, 一般称为网络分类目录。由专家选取一些网页, 以某种分类方法进行组织, 建立主题树分层目录, 并将采集、筛选后的信息分门别类地放人各大类或子类下面, 用户通过层层点击, 随着范围的缩小与查询专指度的提高, 最终满足用户的查询需求。网络分类目录在检索方面有以下优势： 1.分类浏览方式直观。在检索目的不明确、检索词不确定时, 分类浏览方式更有效率, 适合网络新手。 2.检准率高。网络分类目录由人工抓取、标引, 网页学术性强, 检索效果好。另一方面用户参与程度高, 在分类目录的指导下, 逐步明确用户的检索需求, 检索目的性更强更明确, 检索效率提高。尽管网络分类目录较检索法具有一定的优势, 但是, 要提高检全率、检准率, 采用科学的分类方法是至关重要的。分类标准是提供优质检索服务的重要保障。 1.2 中文搜索引擎分类目录状况 目前中文搜索引擎有70多种。其中, 只有“网络指南针”是采用《中图法》建立网络目录的。目前也只有两级类目的框架、内容不够丰富, 其他的中文搜索引擎都是自编的网络分类目录。由于缺乏统一的网络信息分类标准, 各搜索引擎的分类体系无法兼容, 用户检索需要适应各个搜索引擎不同的网络分类方法。例如, 搜狐的分类目录包括18个大类. 从这些搜索引擎网站分类目录状况可以得出以下结论： 1.网上搜索引擎应用的分类方法较文献分类法检索有其优越性。 2.在分类体系上, 采用以主题、事物为主的聚类方法, 替代了以学科为中心的聚类方法。即围绕某一主题、某一事物集中关于这一主题、这一事物的相关信息。例如, 在“雅虎”分类目录中查找“因特网”方面的信息,进人“电脑与因特网”
南京理工大学经济管理学院 课程作业 课程名称：本文信息处理 作业题目：基于朴素贝叶斯实现文本分类姓名：赵华 学号： 114107000778 成绩：
基于朴素贝叶斯实现文本分类 摘要贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 关键词社区发现标签传播算法社会网络分析社区结构 1引言 数据挖掘在上个世纪末在数据的智能分析技术上得到了广泛的应用。分类作为数据挖掘中一项非常重要的任务，目前在商业上应用很多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该分类器可以将数据集合中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于后续数据的预测和状态决策。目前，分类方法的研究成果较多，判别方法的好坏可以从三个方面进行：1）预测准确度，对非样本数据的判别准确度；2）计算复杂度，方法实现时对时间和空间的复杂度；3）模式的简洁度，在同样效果情况下，希望决策树小或规则少。 分类是数据分析和机器学习领域的基本问题。没有一个分类方法在对所有数据集上进行分类学习均是最优的。从数据中学习高精度的分类器近年来一直是研究的热点。各种不同的方法都可以用来学习分类器。例如，人工神经元网络[1]、决策树[2]、非参数学习算法[3]等等。与其他精心设计的分类器相比，朴素贝叶斯分类器[4]是学习效率和分类效果较好的分类器之一。 朴素贝叶斯方法，是目前公认的一种简单有效的分类方法，它是一种基于概率的分类方法，被广泛地应用于模式识别、自然语言处理、机器人导航、规划、机器学习以及利用贝叶斯网络技术构建和分析软件系统。 2贝叶斯分类 2.1分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意识到罢了。例如，当你看到一个陌生人，你的脑子下意识判断TA是男是女；你可能经常会走在路上对身旁的朋友说“这个人一看就很有钱、那边有个非主流”之类的话，其实这就是一种分类操作。 从数学角度来说，分类问题可做如下定义： 已知集合：和，确定映射规则，使得任意有且仅有一个使得成立。（不考虑模 糊数学里的模糊集情况） 其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合，其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。
毕业论文 题目：文本分类方法研究 姓名：贾云璠 院系：理学院物理系 专业：物理学 年级： 2013级 学号： 201341021 指导教师：郑伟 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
Abstract In 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
引文文本分类与实现方法研究综述 引文文本一般是指引文脚注所在的句子或与上下文句子的集合[1]，能提供施引文献与被引文献之间关系的重要信息，具有重要的研究价值和意义。目前围绕引文文本的研究主要有引文文本分类、引用动机调查、引文主题抽取3个方向[2-5]。相对而言，引文动机调查和主题抽取的理论和方法比较成熟，而关于引文文本分类的研究文献数量众多，分类标准和实现方法各有不同，没有统一的模式[6]。近几年来，国内关于引文文本的研究文献逐渐增多，如文献[6]对引文文本分析方法的主要步骤和相关研究进展进行了综述；文献[7]概述了引文文本类型识别的步骤和实践进展；文献[8]尝试从概念、研究范畴、步骤和功能系统地构建引用内容(文本)分析的理论。然而这些文献中较少对不同的引文文本分类标准的特点进行归纳，对不同的分类方法的优缺点也没有系统梳理和对比。因此，本文拟在前人研究的基础上对中英文相关文献进行研读、梳理，系统总结归纳现有引文文本的各种分类标准及特点，对比分析引文文本分类实现方法的优缺点，理清引文文本分类的主要应用领域，剖析当前存在的问题，并对未来的研究重点进行展望。 1 引文文本的分类标准
引文文本的分类标准，主要是指科学家对引文文本进行内容分类分析时采取的角度或维度。在对引文文本分类的相关研究中，1993年，M.X.Liu[2]将相关研究的分析目的归纳为3个方面：提高检索效率，研究引用功能，研究引用质量。2004年，H.D.White[9]从情报学和语言学的不同学科角度，探讨了不同学科对引文文本分类方法的不同研究角度。2013年，祝清松等[7]在对引文类型标注方法进行综述的基础上将分类标注定为引用功能和观点倾向两类。笔者通过对主要综述性文献的比较和其他相关文献的广泛研读，认为引文文本的分类方式主要可分为以下5种类型。 1.1 基于引用功能的分类 引用功能是指被引文献在施引文献中起到的作用和产生的意义，早期对引用功能的研究以描述性讨论为主，功能定义比较单一，主要观点认为引文是对前人研究工作价值的肯定，是对知识产权的维护[10-14]。其中，具有代表性的是M.J.Moravicsik 与P.Murugesan[15]从4个不同维度对引文文本进行分类，特别是第一个维度——将引文文本分为概念性引用、操作性引用和其他功能的引用，超过一半的引用(53％)为概念的引用，仅有7％的引用属于其他功能的引用。其对引用功能的划分比较粗略，没
分类算法综述（一） 摘要：分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖 掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 1 概述 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。分类和回归都可以用于预测。和回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续或有序值。本文只讨论分类。 构造模型的过程一般分为训练和测试两个阶段。在构造模型之前，要求将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。在训练阶段，使用训练数据集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型，假定每个元组属于一个预定义的类，由一个称作类标号属性的属性来确定。训练数据集中的单个元组也称作训练样本，一个具体样本的形式可为：（u1,u2,……un;c）；其中ui表示属性值，c表示类别。由于提供了每个训练样本的类标号，该阶段也称为有指导的学习，通常，模型用分类规则、判定树或数学公式的形式提供。在测试阶段，使用测试数据集来评估模型的分类准确率，如果认为模型的准确率可以接受，就可以用该模型对其它数据元组进行分类。一般来说，测试阶段的代价远远低于训练阶段。 为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性，在进行分类之前，通常要对数据进行预处理，包括： (1) 数据清理。其目的是消除或减少数据噪声，处理空缺值。 (2) 相关性分析。由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关，若包含 这些属性将减慢和可能误导学习过程。相关性分析的目的就是删除这些不相关或冗余的属性。 (3) 数据变换。数据可以概化到较高层概念。比如，连续值属性“收入”的 数值可以概化为离散值：低，中，高。又比如，标称值属性“市”可概化到高层概念“省”。此外,数据也可以规范化,规范化将给定属性的值按比例缩放,落入较小的区间,比如[0,1]等。 2 分类算法的种类及特性 分类模型的构造方法有决策树、统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。按大的方向分类主要有：决策树，关联规则，贝叶斯，神经网络，规则学习，k－临近法，遗传算法，粗糙集以及模糊逻辑技术。 分类算法综述（二）－－－决策树算法 2.1 决策树（decision tree）分类算法 决策树是以实例为基础的归纳学习算法。它从一组无次序、无规则的元组中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值 的比较，并根据不同的属性值从该结点向下分支，叶结点是要学习划分的类。从根到叶结点的一条路径就对应着一条合取规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则。1986年