支持向量机(Support Vector Machine,SVM),其分类思想是给定给一个包含正例和反例的样 本集合,svm算法的目的是寻找一个超平面来对样本根据正例和反例进行分割。它在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。
2019/12/30
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中文文本分类过程中涉及许多 过程及参数,都会在不同程度 上影响分类器的分类效率。
特征个数越多,分析特征、训练模型所需的时间就越长。
特征个数越多,容易引起“维度灾难”,模型也会越复杂,其推广能力会下降。
特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数 ,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化了 模型,使研究人员易于理解数据产生的过程。
文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、网页、书籍或像微博 一样的一段语料。由于类别时事先定义好的,因此分类是有监督的。
2019/12/30
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01 文本分类应用领域
信息过滤
对获取的信息进行二分类的处理,即将用户需求的信息过滤出来,发送给 用户;将用户不感兴趣、不需要的不良信息、反动信息等过滤掉。垃圾邮 件过滤、新闻选择以及手机信息过滤等都是信息过滤的典型应用。
当前的知识信息主要以文本作为载体,大部分文本信息以非结 构化或半结构化的形式存在,如电子邮件、电子文档以及电子 档案等,它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理。 因此,采用信息化手段通过机器学习方法对这些文本信息进行 处理显得尤为重要。
2019/12/30
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01 文本分类概述
文本分类技术(Text Categorization,TC)作为组织和管理文本信 息的有效手段,主要任务是自动分类无标签文档到预定的类别集合中。