应用文的定义 关于“应用文”的概念，目前并无统一严格的定义，也不可能会有这样的定义，不同的学者和书籍往往有不同的归纳和概括。学习者可从以下几个方面把握其本质特征： 1.写作目的明确 应用文是为实现特定目的服务的，因此其写作动因与目的十分明确。 2.语言表达规范 应用文主要使用规范的现代汉语，适当采用一些古语词汇，文章的语言庄重、简洁、严密，这一点和文学作品形成了鲜明的差异。 3.格式体例稳定 大多数应用文已经形成了稳定的通用格式和体例，这体现了其规范性和严肃性，撰写者在拟文时必须遵守格式体例的要求。 4.时间要素明确 应用文其所针对的事务一般是在一定时期内存在的，因此执行时间、有效期和成文日期等时间要素非常明确。 应用文四要素 A，主题每篇应用文都要围绕着一个主题展开。主题越是具体专一，应用文就越容易写出 B，为谁而写私人信件为家人、朋友、爱人而写；商务信件为生意伙伴而写；广告为一般大众而写；海报为某一群人而写。了解了为谁而写，就可以使应用文的内容适度而得体，使你的信息能全面地传达给对方。 C，写作目的为什么要写这篇应用文？是要把你的信息提供给对方，还是要求对方给你提供信息？是洽谈生意还是联络感情？一篇应用文尽管确定了主题，有时却达不到目的，这是为什么？目的不明确，就会造成内容不确切，造成费解。 D，文章的格式和结构不同类型的应用文其格式和结构是不相同的。信件有信件的格式和结构，广告有广告的格式和结构。不了解各类应用文的格式和结构，就写不好应用文。[1] 应用文的特点 一、实用性强 应用文在内容上十分重视实用性。它是用来办事、解决实际问题的，具有很强的实用性。 二、真实性强 “真实”是文章的生命，一切文章都要求具有真实性。对于这一点，各类文章要求不同。它反映的情况、问题，叙述的事实是客观存在的，发布、传达上级指示精神是确有的，不能经过任何艺术加工。
文本分类与聚类(text categorization and clustering) 1.概述 广义的分类（classification或者categorization）有两种含义：一种含义是有领导的学习（supervised learning）过程，另一种是无领导的学习（unsupervised learning）过程。通常前者称为分类，后者称为聚类（clustering），后文中提到的分类都是指有指点的学习过程。 给定分类系统，将文本集中的每个文本分到某个或者某几个类别中，这个过程称为文本分类（text categorization）。将文本聚集分组成多个类或簇，使得在同一个簇中的文本内容具有较高的相似度，而不同簇中的文本内容差异较大，这个过程称为文本聚类（text clustering）。 2. 文本分类 2.1 文本分类的步骤 典范的文本分类进程可以分为三个步骤： 1. 文本表现（Text Representation） 这一过程的目标是把文本表示成分类器能够处理的情形。最常用的方法是向量空间模型，即把文本集表示成词－文档矩阵，矩阵中每个元素代表了一个词在相应文档中的权重。选取哪些词来代表一个文本，这个过程称为特点选择。常见的特征选择方法有文档频率、信息增益、互信息、期看交叉熵等等。为了减少分类过程中的计算量，经常还需要进行降维处理，比如LSI。 2. 分类器构建（Classifier Construction） 这一步骤的目标是选择或设计构建分类器的方法。没有一种通用的方法可以实用所有情形。不同的方法有各自的优缺点和实用条件，要依据问题的特色来选择一个分类器。后面专门讲述常用的方法。选定方法之后，在训练集上为每个种别构建分类器，然后把分类器利用于测试集上，得到分类结果。 3. 后果评估（Classifier Evaluation） 在分类过程完成之后，需要对分类后果进行评估。评估过程运用于测试集（而不是训练集）上的文本分类结果，常用的评估尺度由IR范畴继续而来，包括查全率、查准率、F1值等等。对于某一类别i，查全率ri=li/ni，其中ni为所有测试文档中，属于第i类的文档个数；li是经分类系统输出分类结果为第i类且结果准确的文档个数。查准率pi=li/mi，其中mi是经分类体系输出分类结果为第i类的文档个数，li是经分类系统输出分类结果为第i类且结果准确的文档个数。F1值为查全率和查准率的协调均匀数，即：。 相对于最简略的练习集－测试集评估办法而言，还有一种称为k-fold cross validation的方式，即把所有标志的数据划分成k个子集，对于每个子集，把这个子集当作训练集，把其余子集作为测试集；这样履行k 次，取各次评估成果的均匀值作为最后的评估结果。 2.2 常见的文本分类方法 1. Rocchio方法 每一类断定一个中心点（centroid），计算待分类的文档与各类代表元间的间隔，并作为判定是否属于该类的判据。Rocchio方法最早由[Hull, 1994]引进文本分类范畴，后来又有很多文章进行了改良。Rocchio方法的特点是轻易实现，效力高。缺点是受文本集分布的影响，比如计算出的中心点可能落在相应的类别之外[Sebastiani, 2002]。 2. 朴实贝叶斯（naive bayes）方式 将概率论模型利用于文档主动分类，是一种简略有效的分类方法。应用贝叶斯公式，通过先验概率和类别的条件概率来估量文档对某一类别的后验概率，以此实现对此文档所属类别的断定。[Lewis, 1998]介绍了
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。
聚类分析 聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster)，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。相异度是基于描述对象的属性值来计算的。距离是经常采用的度量方式。聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘，统计学，生物学，以及机器学习。 将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待 “聚类的典型应用是什么？”在商业上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。 聚类也能用于对Web 上的文档进行分类，以发现信息。作为一个数据挖掘的功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对特定的某些簇作进一步的分析。此外，聚类分析可以作为其他算法（如分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理 作为统计学的一个分支，聚类分析已经被广泛地研究了许多年，主要集中在基于距离的聚类分析。基于k-means(k-平均值)，k-medoids(k-中心)和其他一些方法的聚类分析工具已经被加入到许多统计分析软件包或系统中，例如S-Plus，SPSS，以及SAS。 在机器学习领域，聚类是无指导学习(unsupervised learning)的一个例子。与分类不同，聚类和无指导学习不依赖预先定义的类和训练样本。由于这个原因，聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。 在概念聚类（conceptual clustering）中，一组对象只有当它们可以被一个概念描述时才形成一个簇。这不同于基于几何距离来度量相似度的传统聚类。概念聚类由两个部分组成：（1）发现合适的簇；（2）形成对每个簇的描述。在这里，追求较高类内相似度和较低类间相似度的指导原则仍然适用。 活跃的研究主题集中在聚类方法的可伸缩性，方法对聚类复杂形状和类型的数据的有效性，高维聚类分析技术，以及针对大的数据库中混合数值和分类数据的聚类方法。 数据挖掘对聚类的典型要求如下：
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
聚类和分类的区别 2008-10-22 19:57 分类(classification)是这样的过程： 它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。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),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。分类和回归都可用于预测，两者的目的都是从历史数据纪录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。与回归不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。二者常表现为决策树的形式，根据数据值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，走到树叶就能确定类别。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2,...,vn;c)；其中vi表示字段值，c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。不同的分类器有不同的特点。有三种分类器评价或比较尺度：1)预测准确度；2)计算复杂度；3)模型描述的简洁度。预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务。计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎。另外要注意的是，分类的效果一般和数据的特点有关，有的数据噪声大，有的有空缺值，有的分布稀疏，有的字段或属性间相关性强，有的属性是离散的而有的是连续值或混合式的。目前普遍认为不存在某种方法能适合于各种特点的数据 聚类(clustering) 是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组，也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系，挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。当前，聚类技术正在蓬勃发展，涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域，聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括：K-均值聚类算法、K-中心点聚类算法、CLARANS、BIRCH、CLIQUE、DBSCAN等。
篇一：应用文的分类 1按实用程度格式化要求分为：公文类、日常类、新闻类、论文类○2根1、应用文的分类：○ 据日常工作中的重要性分为：公务文书、事务文书、辅助文书 1行文关系：上行、下行、平行、广行○2文书来源：收来文件、对外文件、2、公文分类：○ 3机密程度：公开文件、内部文件、保密文件发出文件、内部文件○ 3、命令的分类：颁布性、行政性、奖惩性、任免性 4、公告的分类：告知性、规范性 5、通告的分类：告晓性、办理性、行止性 6、通知的分类：会议类、指示类、转发类、法规类、事项类、部署类 7、通报的分类：表扬性、批评性、事项性 8、意见的分类：上行、下行、平行 9、报告的分类：转发类、知照性、答复性 10、请示的分类：呈转性、批准性 1按内容和用途：商洽函、询问答复函、请批批准函、邀请函○2按文面11、函的分类：○ 3按行文方向：去函、复函规格：公函、便函○ 2按会议内容12、会议纪要的分类：座谈会议纪要、办公会议纪要、专项工作会议纪要○ 分：决议性会议纪要、周知性会议纪要 13、简报的分类：工作简报、动态简报、会议简报、中心工作简报 1按内容分：说明性、揭露性、经验性、论证性○2按形式上：全14、调查报告的分类：○ 面性、专项性 15、规章制度的分类：章程、条例、规定、办法、细则、制度、守则、规则、公约、简 章 16、启事的分类：公务启事、私务启事 1、应用文的特点内容的实用性、格式规范性、时效性、语言简明性 2、公文的特点：实用性、真实性、定向性、规范性 3、命令的特点：权威性和强制性、使用权限有严格的限制 4、决定的特点：指示性、明确性、说理性 5、公告的特点：内容重大性、发文机关的特定性、告知范围的广泛性、传播方式的新闻性 6、通告的特点：行业性、周知性、发文单位的广泛性 7、通报的特点：双重功能性、行文时效性 8、报告的特点：内容真实性、表述概括性、陈述诚恳性 9、请示的特点：内容的请求性、目的求复性、时机超前性、事项单一性 10、批复的特点：制发的被动性、内容针对性、效用权威性、态度明确性 11、函的特点：适用范围广、行文多向性、谦语 12、会议纪要的特点：内容纪实性、表述纪要性、效用受限性 13、议案的特点：制发机关的法定性、内容的特定性、实效的限定性、行文定向性、事 项的必要性和可行性 14、计划的特点：目的性、预见性、可行性
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
篇一：应用文分类 应用文的种类很多，主要分为以下三类： 一般性应用文。这类应用文包括以下几种：书信、启事、会议记录、读书笔记、说明书等。 公文性应用文。这是以党和国家机关、社会团体、企事业单位的名义发出的文件类应用文，如布告、通告、批复、指示、决定、命令、请示、公函等。这类应用文往往庄重严肃，适用于特定的场合。事务性应用文。事务性应用文一般包括请柬、调查报告、规章制度及各种鉴定等，这是在处理事务时所使用的一种应用文。根据各种应用文本身的特点，可将应用文分为以下几类： 1、便条契据类 便条契据类应用文是当事人双方在事务交流中，由一方出具给对方作为凭证或说明某些问题的一种常见应用文。这类应用文通常短小精悍，可随时使用，具有法律效力。 便条契据类应用文可分为以下几种：借据、欠条、收条、领条、请假条、便条、托事条、崔托条、馈赠条、留言条等。 2、礼仪类 这是一类适用于社交场合的应用文，它的存在完全是为了促进双方之间关系的发展，同时它又是人们文明交流的一种体现。人与人之间亲疏有别、长幼有序，礼仪就是在社会交往中把握好分寸，恰如其分地把握双方的关系。礼仪类应用文是人们在相互平等、相互尊重的基础上形成的一种应用文。 礼仪类应用文主要包括以下一些常用的文体：请柬、欢迎词、 祝词、欢送词、邀请信、题词、慰问信、表扬信、感谢信、贺信、贺电、赠言等。 3、启事类 启事类应用文是指那些可以公开张贴在公共场合或通过媒介公开播放、刊登的广而告之的一类事务性应用文。 4、申请书类 申请书类应用文应属于专用书信类的一种，其使用较为特殊，具有自身非常突出的特点，即请示性。 申请书类的应用文包括入学申请书、入党入团申请书、住房申请书、困难补助申请书、辞职类申请书。 5、专用书信类 专用书信是具有书信的格式、发文的对象或者使用目的的书信。这类书信可以分许多种，如咨询信、介绍信、推荐信、求职信、聘书、履历、说明书、报捷书、保证书、倡议书、建议书、悔过书等。 6、家书情书类 在人们的交往中，书信往来应该是最频繁的交流方式。自古至今，朋友之间互致问候、表达关心，或者情人之间互致相思、表达爱慕均使用书信这种形式。伟人名士的家书、情书也往往会给别人或后人
篇一：应用文的种类 应用文的种类 （一）按其处理事情的性质划分，可以分为公务类应用文和私务类应用文。 （三）按使用领域划分 1、行政类应用文 2、司法类应用文 3、外交类应用文 4、经济类应用文 5、科技类应用文 6、教学类应用文 7、新闻类应用文 8、日常生活应用文 篇二：应用文分类 应用文的种类很多，主要分为以下三类： 一般性应用文。 公文性应用文。这是以党和国家机关、社会团体、企事业单位的名义发出的文件类应用文，如布告、通告、批复、指示、决定、命令、请示、公函等。这类应用文往往庄重严肃，适用于特定的场合。事务性应用文。 1、便条契据类 便条契据类应用文是当事人双方在事务交流中，由一方出具给对方作为凭证或说明某些问题的一种常见应用文。 2、礼仪类 这是一类适用于社交场合的应用文，它的存在完全是为了促进双方之间关系的发展，同时它又是人们文明交流
的一种体现。人与人之间亲疏有别、长幼有序，礼仪就是在社会交往中把握好分寸，恰如其分地把握双方的关系。 礼仪类应用文主要包括以下一些常用的文体：请柬、欢迎词、 3、启事类 4、申请书类 5、专用书信类 专用书信是具有书信的格式、发文的对象或者使用目的的书信。 6、家书情书类 在人们的交往中，书信往来应该是最频繁的交流方式。自古至今，朋友之间互致问候、表达关心，或者情人之间互致相思、表达爱慕均使用书信这种形式。 书信主要包括：写给长辈的信、写给晚辈的信、写给兄弟姐妹 7、讣告悼词类 这是以致悼死者为主的一类应用文。其中有些问题只适用于特殊的任务和特定的场合，有些则广泛地应用于民间。 8、经济文书 9、宣传应用文 10、新闻应用文 新闻应用文是一种贴近现实的、实效性强的实用文体，主要包括动态消息、综合消息、述评消息、经验消息、人物消息、简明消息、人物通讯、事件通讯、工具通讯、风貌通讯、特定、专访、新闻言论、 11、史传类应用文 12、英语应用文 篇三：应用文的种类是很多的 应用文的种类是很多的，可以分为以下三类：?? 公文性应用文，这是以党和国家机关、社会团体、企事业单位的名义发出的文件类应用文。如布告、通告、批复、指示、决定、命令、请示、公函等。 事务性应用文，事
聚类与分类
IRLAB
聚类
大纲
? 聚类分析简介 ? 层次聚类 – 单连接和全连接聚类 – 组平均聚类 – 应用：改进语言模型 – 自顶向下聚类 ? 非层次聚类 – K-均值 – EM算法
什么是聚类分析?
? 聚类: 数据对象的集合 – 在同一个类中，数据对象是相似的 – 不同类之间的对象是不相似的 ? 聚类分析 – 一个数据集合分组成几个聚类 ? 聚类是一种无监督分类:没有预定义的类 ? 典型应用 – 作为一个独立的工具 透视数据分布 – 可以作为其他算法的预处理步骤
聚类在自然语言中的应用
? 探测数据分析（exploratory data analysis）
– 例如词性标注，将相似的词作为同一种词性，对 前置词比较有效 – 对this和the 这种语法语义特征不一致的词，不总分 在一组的词不适合
? 概化（generalization）
– 等价类，可以使用相同的上下文环境，解决数据 稀疏问题 – 同时聚类是学习的一种方法（推理 Friday 的前置 词）
聚类算法类型
? 层次聚类与非层次聚类 – 层次聚类的每一个节点是其父节点的一个子类， 叶节点对应的是类别中每一个单独的对象，常用 算法自底向上与自上向下（凝聚与分裂） – 非层次聚类只是简单的包括了每类的数量，体现 不了他们之间的层次关系，常用算法K-均值 ? 软聚类与硬聚类 – 硬聚类将每一个对象分到一个且只能是一个的类 别中，例如K-均值 – 软聚类刻画的是将对象归属不同类的程度，模糊 聚类（EM算法）
文本分类的常见方法
文本分类的过程： （1）选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2）选择文本特征。对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。（3）建立文本表示模型。为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4）选择分类方法。文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5）分类结果的评估。目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。
选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 张三说的确实在理。李四买了一张三角桌子。 张三/说/的/确实/在理。 李四/买/了/一张/三角/桌子。 对中文文档进行分词 中文分词系统：盘古、Lucene 张三、在理 李四、三角、桌子 去除停顿词 在理、三角、桌子 特征项提取 评判的标准：信息增益、期望交叉熵 互信息、开放检验 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困
应用文类型有哪些 1、便条契据类 便条契据类应用文是当事人双方在事务交流中，由一方出具给对方作为凭证或说明某些问题的一种常见应用文。这类应用文通常短小精悍，可随时使用，具有法律效力。 便条契据类应用文可分为以下几种：借据、欠条、收条、领条、请假条、便条、托事条、崔托条、馈赠条、留言条等。 2、礼仪类 这是一类适用于社交场合的应用文，它的存在完全是为了促进双方之间关系的发展，同时它又是人们文明交流的一种体现。人与人之间亲疏有别、长幼有序，礼仪就是在社会交往中把握好分寸，恰如其分地把握双方的关系。礼仪类应用文是人们在相互平等、相互尊重的基础上形成的一种应用文。 礼仪类应用文主要包括以下一些常用的文体：请柬、欢迎词、祝词、欢送词、邀请信、题词、慰问信、表扬信、感谢信、贺信、贺电、赠言等。 3、启事类 启事类应用文是指那些可以公开张贴在公共场合或通过媒介公开播放、刊登的广而告之的一类事务性应用文。 启事类应用文包括征稿启事、征婚启事、征订启事、婚姻启事、开业启事、寻人启事、寻物启事、招聘启事、招生启事、海报等。 4、申请书类 申请书类应用文应属于专用书信类的一种，其使用较为特殊，具有自身非常
突出的特点，即请示性。 申请书类的应用文包括入学申请书、入党入团申请书、住房申请书、困难补助申请书、辞职类申请书。 5、专用书信类 专用书信是具有书信的格式、发文的对象或者使用目的的书信。这类书信可以分许多种，如咨询信、介绍信、推荐信、求职信、聘书、履历、说明书、报捷书、保证书、倡议书、建议书、悔过书等。 6、家书情书类 在人们的交往中，书信往来应该是最频繁的交流方式。自古至今，朋友之间互致问候、表达关心，或者情人之间互致相思、表达爱慕均使用书信这种形式。伟人名士的家书、情书也往往会给别人或后人许多启迪和帮助，这类书信为我们留下了丰富的文化遗产。 书信主要包括：写给长辈的信、写给晚辈的信、写给兄弟姐妹 的信、写给亲朋的信、初恋情书、求爱情书、热恋情书、现代流行书信等。 7、讣告悼词类 这是以致悼死者为主的一类应用文。其中有些问题只适用于特殊的任务和特定的场合，有些则广泛地应用于民间。这类应用文包括讣告、唁电、追悼会仪式、治丧名单、悼词和碑文六种。 8、经济文书 经济文书是在经济活动中经常使用的各类应用文书，主要包括市场调查报告、市场预测报告、经济计划、企业管理咨询报告、经济活动分析报告、审计报告、招标书、投标书、企业法人登记报告、变更登记申请报告、注销登记申请报
利用sklearn做文本分类(特征提取、knnsvm聚类) 数据挖掘入门与实战公众号：datadw 分为以下几个过程： 加载数据集 提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM聚类 20newsgroups官网 https://www.doczj.com/doc/f59831396.html,/~jason/20Newsgroups/ 上给出了3个数据集，这里我们用最原始的 20news-19997.tar.gz https://www.doczj.com/doc/f59831396.html,/~jason/20Newsgroups/20news-19997.ta r.gz 1.加载数据集 从20news-19997.tar.gz下载数据集，解压到 scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。
[python]view plaincopy #first extract the 20 news_group dataset to /scikit_learn_data fromsklearn.datasets importfetch_20newsgroups #all categories #newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset='train') #part categories categories = ['comp.graphics', 'comp.os.ms-windows.misc', 'comp.sys.ibm.pc.hardware', 'comp.sys.mac.hardware', 'comp.windows.x']; newsgroup_train = fetch_20newsgroups(subset = 'train',categories = categories); 可以检验是否load好了： [python]view plaincopy #print category names frompprint importpprint pprint(list(newsgroup_train.target_names))
人工智能的文本分类方法简述 摘要：本文阐述了一些基本的文本分类的方法，以及一些改进的文本文类的方法，并包含了一些文本分类的实际应用。其中着重阐述了贝叶斯分类以及一些其他的的文本分类方法。最后提出了现在文本分类方法中存在的一些问题。 关键词：文本分类；贝叶斯方法；数据挖掘；分类算法。 0 引言 文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本内容(自动) 确定文本类别的过程。20世纪90年代以前,占主导地位的文本分类方法一直是基于知识工程的分类方法, 即由专业人员手工进行分类。目前在国内也已经开始对中文文本分类方法进行研究, 相比于英文文本分类, 中文文本分类的一个重要的差别在于预处理阶段: 中文文本的读取需要分词, 不像英文文本的单词那样有空格来区分。从简单的查词典的方法, 到后来的基于统计语言模型的分词方法, 中文分词的技术已趋于成熟。并在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、分类新闻组、文本过滤、单词语义辨析以及文档的组织和管理等多个领域得到了初步的应用。 人工智能的基本方法就是对人类智能活动的仿真。小样本数据可以看作是一种先验知识不完全的数据集。人类在处理类似的决策问题时,通常采用的策略为: 1,利用多专家决策来提高决策的可信度; 2,专家的决策技能在决策的过程中可以得到不断的增强,即专家具有学习功能; 3,在专家的技能得到增强的基础上,再进行决策可以提高决策的正确性。 这种方法同样适用于小样本数据的分类识别。通过对上述方法的仿真,本文提出了智能分类器,它不仅可以对未知样本进行分类,同时它还具有多专家决策、预分类和学习功能。 1 分类的基本概念 分类就是根据数据集的特点找出类别的概念描述, 这个概念描述代表了这类数据的整体信息,也就是该类的内涵描述,并使用这种类的描述对未来的测试数据进行分类。 分类的过程一般分为两个步骤:第一步, 通过已知数据集建立概念描述模型; 第二步, 就是利用所获得的模型进行分类操作。 对各种分类方法的评估可以根据以下几条标准进行: 1)预测准确率,指模型能够正确预测未知数据类别的能力; 2)速度,指构造和使用模型时的计算效率; 3) 鲁棒性,指在数据带有噪声或有数据遗失的情况下,模型仍能进行正确预测的能力; 4) 可扩展性, 指对处理大量数据并构造相应有效模型的能力; 5) 易理解性, 指所获模型提供的可理解程度。 2 常用的分类算法
英语日常应用文的分类哪些 英语日常应用文的分类哪些 书信是交流思想、互通信息、联络感情的有效工具。从大的范围看，英文书信可分为公函或者事务信件和私人信件两大类。前者主要是单位与单位之间，个人与单位之间的工作来往信件；后者则指个人与个人之间的来往信件。本文所谈及的英语日常应用文是将这两类信件中最常用的抽出来并分别予以介绍。大体来讲，本书介绍的日常应用文有以下几种。 (一)邀请信(letter of invitation) 这是一种很常见的英文书信。朋友亲戚之间相邀约时用它，进行学术交流邀请专家名流要用它，聚餐设宴要用它，请人讲演讲学要用它。 (二)介绍信(letter of introduction) 介绍信也是一种常见的英文书信。私人之间的交往，各种大型的会议交流以及其它商业事务上的业务联系，常常要用到这种书信。 (三)求职信(letter of application to vocation) 向国外有关企业或单位谋职或推荐到国外有关单位工作要写求职信，申请在国内的外资企业工作也要写求职信。这些都要用到英文求职信。 (四)入学申请信(letter of application to school) 到国外的学校学习，一般要先向该校有关单位发出申请信，在得到对方的答复后，才可办理有关手续。近些年来，越来越多的人开始到国外去进修和深造，掌握这类申请信的写法也就显得十分必要了。 (五)庆贺信(letter of congratulation) 庆贺信是一种常见的书信形式。单位开业、朋友结婚得子、生日寿诞等均可写信表示祝贺，它是人们之间感情交
流的一项重要的媒介和方式，掌握庆贺信的写法也是十分必要的。 (六)推荐信(letters of recomendation) 谋职或申请入学等常常需附上专家教授或有关人员的推荐信件。推荐信有时也单独存在。因此作为一种必不可少的交流形式，本书也将介绍推荐信的格式和写法。 (七)简历(resume) 简历也是作为其它有关信件的附件而使用的，它不单独存在，总是随同其它信件一起送达有关单位或人员的。掌握简历的写法也很重要。
文本分类的过程： （1） 选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2） 选择文本特征。 对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、 消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。 （3） 建立文本表示模型。 为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本 进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4） 选择分类方法。 文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5） 分类结果的评估。 目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。 选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困难，我们不得不进行简化：向量空间维度降低、较低复杂度的计算分析方法等等。而根据简化的合理程度，影响我们得到的结果质量。
纽马克的翻译理论主要是什么 彼得?纽马克是英国著名的翻译理论家和翻译教育家。纽马克在分析和总结各家各派的翻译思想的基础上，将文体论、话语分析、符号学、格语法的理论、功能语法和跨文化交际理论应用于翻译理论和研究，对于翻译理论、翻译教学、翻译语言学以及翻译技巧都进行了精辟的论述。纽马克翻译理论的核心是语义翻译和交际翻译，这也是其翻译理论中最主要、最有特色的组成部分。他的代表作包括《翻译问题探索》(Approaches to Translation, 1981) 、《翻译教程》(A Text book of Translation, 1988)、《翻译论》(About Translation, 1991)和《翻译短评》(Paragraphs on Translation, 1993)。在《翻译问题探索》一书中，纽马克提出，针对不同的文本类型应当采用不同的翻译方法——语义翻译(semantic tr anslation) 或交际翻译(communicative translation)。根据不同的内容和文体，他将文本分为抒发功能(expressive function)、信息功能(informative function)、呼唤功能(vocative function)、审美功能(aesthetic function)、应酬功能(phatic f unction)和元语言功能(metalingual function)。20世纪90年代他又提出“关联翻译法”，这标志着他的翻译理论渐趋系统。下面本文将就纽马克的主要译论观点进行初步解读,以求对纽马克的翻译理论做更深层次的理解,并将相关翻译标准应用到英汉、汉英翻译中去。一．语言功能与文本类型纽马克认为,翻译活动即是对文本的翻译,研究翻译不能离开文本。在修正布勒(Buhler)、雅各布森(Jakob son)功能模式的语言理论基础上,根据不同的内容和文体,纽马克提出了一套自己的文本功能及其分类。他将文本分为以下六种：(一)表达功能(expressive func tion) 表达功能的核心是讲话人、作者。语言表达功能的核心在于讲话人或作者运用这些话语表情达意,不去考虑读者的反应。纽马克认为,从翻译的目的看,典型的表达型文本有:1、严肃的文学作品,包括抒情诗、短篇小说、长篇小说、戏剧等;2、权威性言论,主要有政治人物的政治演说及文件等,法律法规文献,公认的权威人物撰写的科学、哲学和学术著作。这些文本的权威性来自其作者的地位或可靠性以及他们的语言能力。虽然这样的文本大多不具有言外之意,但往往带有其作者个人特征的"印记";3、自传、散文及个人信函。当这些文本是作者个人情感的一种宣泄,当读者背景模糊时,便属于表达型文本。在翻译表达型文本时,要遵循"作者第一"的原则。以原作者为核心,既要忠实原作者表达的思想内容,又要忠实原作者的语言风格。在这类文本的翻译中,译者不仅不容许对原文进行修饰和