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08-01 结合类频率的关联中文文本分类

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中文信息学报第１８卷第６期ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＣＥ　ＷＳＥ　ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ　ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＶｏｌ．　１８　Ｎｏ．　６

文章编号：１００３一００７７（２００４）０６一００３０一０７结合类频率的关联中文文本分类

钱铁云‘，王元珍‘，冯小年２ （（ｔ．华中科技大学计算机学院数据库与多媒体技术研究所，湖北武汉４３００７４； ２中国电力财务有限公司华中分公司，湖北武汉４３００７７） 摘要：该文提出一种词类频率和关联中文文本分类相结合的算法ＡＲＣＴＣ。此算法将文档视作事务，关健词视作项，并针对文本事务的特性，提出利用词的类频率筛选与分类相关性不大的词汇，然后将改进的关联规则挖掘算法用于挖掘项和类别间的相关关系。挖掘出的规则用于形成类别特征词的集合，可用来和类标号未知文档的词的集合求交集，交集元素个数最多者即为所分类别。实验证明，该算法在提高训练时间和刚试时间的同时具有较好的召回率、准确率和Ｆ－Ｍｅａｓｕｒｅ． 关键词：计算机应用；中文信息处理；基于关联的分类；中文文本分类；词类频率；类别特征词集合 中图分类号：ＴＰ３１１．１３文献标识码：Ａ

Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ　Ｃｌａｓｓ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｉｎｔｏ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ＲｕｌｅｓＢａｓｅｄ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｔｅｘｔ　ＣａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎＱＭ　Ｔｉｅ｝ｙｕｎ＇　，　ＷＡＮＧ　Ｙｕｓｎ－ｚｈｅｎ＇　，　ＦＭＣ，　Ｘｉａｏ－ｒｄ耐（１．　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，　Ｈｕａｚｈｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　Ｗｕｈａｎ，　Ｈｕｂｅｉ　４３００７４，　Ｃｈｉｎａ；２．　Ｃｈｉｎａ　Ｐｏｗｅｒ　Ｆｉｎａｎｃｅ　Ｃｏｍｐａｎｙ，　Ｈｕａｚｈｏｎｇ　Ｂｒａｎｃｈ，　Ｗｕｈａｎ，　Ｈｕｂｅｉ　４３００７７，　Ｃｈｉｎａ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，　ａ　ｎｅｗ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｔｈａｔ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ　ｃｌａｓｓ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｉｎｔｏ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｒｕｌｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｉｎｔｏ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｔｅｘｔ　ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ．　Ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｖｉｅｗｓ　ｅａｃｈ　ｄｏｃｕｍｅｎｔ　ａｓ　ａ　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅａｃｈ　ｔｅｒｍ　ａｓ　ａｎｉｔｅｍ．　Ｔｈｅ　ｃｌａｓｓ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｏｆ　ａ　ｔｅｒｍ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｈｅ　ｗｏｒｄｓ　ｔｈａｔ　ａｒｅ　ｉｒｒｅｌｅｖａｎｔ　ｔｏ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｉｎｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆ　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｒｉｌｅｓ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｍｉｎｅ　ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｉｔｅｍ　ａｎｄ　ｃａｔｅｇｏｒｙ．　Ｃｌａｓｓ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｗｏｒｄｓ　ｓｅｔｓ　ａｒｅ　ｆｏｒｍｅｄ　ｂａｓｉｎｇｏｎ　ｔｈｅ　ｒｕｌｅｓ，　ａｎｄ　ｕｎｌａｂｅｌｅｄ　ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ　ａｒｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ厉ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅｓｅ　ｓｅｔｓ．　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｃｏｎｆｉｒｍ　ｔｈａｔ　ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄｈａｓ　ａ　ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ　ｒｅｃａｌ，　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｒａｔｅ　ａｎｄ　Ｆ－Ｍｅａｓｕｒｅ　ｗｈｉｌｅ　ｓｐｅｅｄｉｎｇ　ｕｐ　ｂｏｔｈ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｅｓｔ　ｔｉｍｅ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ；　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；　ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；　ｃｈｉｎｅｓｅ　ｔｅｘｔ　ｃａｔｅｇｏｒｉｚａ－ｔｉｏｎ；　ｔｅｒｍ　ｃｌａｓｓ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ；　ｃｌａｓｓ　ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｔｅｒｍ　ｓｅｔ

１引言 自动文本分类是指计算机将一篇文章自动地分派到一个或多个预定义的类别中去，它属于信息检索ＩＲ和机器学习ＭＬ的交叉学科。相关研究早在上个世纪六十年代已经展开，但是直到上世纪九十年代才成为信息学科的主要分支，其原因在于Ｗｅｂ文档和电子出版物的大量涌现使得自动文本分类的迫切性凸现了出来。在英文文本自动分类领域已经提出了多种成熟

收稿日期：２００４一０４一０８ 基金项目：科技部科技电子政务系统关键技术及应用系统的研究资助（２００１　ＢＡ１１０１３０１） 作者简介：钱铁云（１９７０－），女，博士研究生，研究方向为数据挖掘和信息检索．

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万方数据的分类方法。国内中文文本分类技术的研究主要有：基于机器学习的方法Ｄ］；　ＶＳＭ［２Ｉ　，　ＳＶＭ［３１　，ＫＮＮ［４１和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ［５１，关联规则挖掘算法最初用于挖掘大型事务数据库中项与项间的有趣关系，后来Ｂｉｎｇ　Ｌｉｕ等设计出基于关联的分类规则挖掘算法ＣＢＡ［６［。文献［７〕提出的ＣＭＡＲ的算法，利用加权ＺＸ计算规则前件和后件的相关度，以选择合适规则区分测试数据，文献「８〕通过挖掘词和类别之间的关联规则进行分类，文献「９］讨论了利用关联规则实现Ｗｅｂ文档聚类的方法。文献「１０］通过挖掘ＸＭＬ文档中子结构的频繁项进行分类。王元珍等将关联分类应用于中文文本分类，方法是将文本看作事务，词看作项，并直接挖掘词和类别之间的分类关联规则，然后用类别区分度方法对类标号未知的文档进行区分，实验结果表明基于关联规则的中文文本分类同样具有较高的准确率和较快的训练时间。 本文分析了将ＣＢＡ算法［６］用于中文文本分类领域时所存在的问题并提出了解决方法，针

对文档事务的特征，本文设计的预处理算法利用词的类频率将许多分类无关项加以过滤，大大减少了项数、事务长度以及事务数据库元组个数。（ｄｏｍｉｎａｎｃｅ　ｆａｃｔｏｒ）在对新文档进行区分时，现有的最高置信度方法［６］分类准确率较低，而尹，，及支配因子［［８ｌ尽管在准确率方面有所提高，但计算过程缓慢，类别区分度方法则存在计算复杂和Ｆ－Ｍｅｓｓ。综合指标偏低的缺陷，针对上述问题，本文提出的类别特征词方法利用分类关联规则形成类别特征词集合，然后将新文档所含的词与类别特征词集合求交集，交集元素个数最多的类别即为所求类别。实验结果证明这种方法的分类精度远大于最高置信度方法，Ｆ－Ｍｅａｓｕｒｅ指标也高于类别区分度方法，而且计算过程极为简单。

２文本预处理过程 在基于关联规则的文本分类中，每篇文档被视作一个事务，而文档中所包含的字或词（在此我们统一称之为关键字）被作为项，经过分词后将文档转化为事务数据。分词我们采用中科院计算所提供的汉语词法分析系统ＩＣＴＣＬＡＳ。首先我们按照词性去除虚词和形容词，一般只保留名词和动词。 预处理的基本工作是要实现从文档号劝事务号以及关键字幼项号的两个映射关系。每个文档对应一个事务号，每个独特的关键字则赋予唯一的项号，在此过程中可以同时完成词频统计。

３文本事务数据库的过滤３．１文本事务数据的特征 在文档事务数据库中，任意一个文档所含有的词数目都会很大且词的分布很广，使得所形成的事务数据库相当稀疏，并进一步导致挖掘算法效率极为低下。中文文档的这一特征更加明显，在我们的实验语料中，仅保留的名词和动词就有３４３７２个，形成的事务数据库有７２３７３４条元组，但是单项支持度在０．０５以上的词数只有４４８个。在如此稀疏的事务数据库中有效挖掘关联规则决非易事。为解决这一问题，本文首次引人词汇的类频率概念，用以过滤对分类意义不大的词汇。实验证明，词汇类频率的引人，不仅极大地改善了基于关联规则的自动文本分类算法的效率，对分类准确率的提高也具有显著的作用。 根据词在各个类别的文档中出现的频率，我们可以把词分为几类：停用词、稀疏词、模糊词和区分词。停用词是指那些特别常用的，作为必不可少的语法单位在几乎所有类别的所有文档中都出现的词，如表１中的“进行”，这样的词对分类没有意义，应该加以过滤；稀疏词是指因

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万方数据为偶然因素仅在某个文档中出现的词，如表１中的“解放路”，这些词对分类的意义不大，也应该过滤掉，；模糊词是指在多个类中都有出现的词，但是它们只对其中的一个或两个类有分类意义，而在其它类别中的出现只会带来干扰，如表１中的“坦克”，对这样的词，应该消除它们的干扰出现；区分词则是指类别特征非常明显，而且只可能出现在特定类别中的词，如表１中的“污染源”，这些词应该加以保留。 表１词频特征表＼产鹦０类

交通１类

体育２类

军事３类医药４类政治５类

教育６类

环境７类经济８类

艺术 ９类计算机

进行４７１８３１１１

５２１９２

１０４５４１０５８６９５

解放路１

坦克１３４

２２

污染源２８

３．２过滤方法的选择 特征词选择问题历来是信息检索领域的一个研究重点，Ｙｉｍｉｎｇ　Ｙａｎｇ在文献〔１２」中指出，文档频率ＤＦ常常被误认为只能作为一种提高性能的辅助手段，而实际上它可以作为特征选择的一种简单而可靠的度量标准，特别是在ＩＧ，　ＣＨＩ才计算代价太大的时候。由于在将文档转化为事务数据时已经同时完成了词频的统计，因此在对中文文本事务数据库进行过滤时，我们利用改进的ＤＦ方法进行分类特征词的选择，一方面并不需要增加额外的开销，同时也可以取得良好的效果。３．３ ＴＣＦ过滤算法 词的文档频率ＤＦ反映一个词在一个文档中出现的次数，用于文档特征词的选择。所包含的基本思想是：对区分文档最有意义的词语应该是在本文档中出现频率足够高，但是在其它文档中出现频率足够低的词语。事实上，这个思想同样可以应用到类别特征词的选择上，我们首先引人如下定义：定义１词类内频率ＩｎｎｅｒＴＣＦ　［　ｉ：一个词在类别ｉ的多少个文档中出现。定义２词类间频率ＯｕｔｅｒＴＣＦ：一个词在多少个类别中出现。 通过对停用词、稀疏词、模糊词和区分词词频特征的规律总结，我们认为在过滤词的时候，首先应该考虑ＯｕｔｅｒＴＣＦ，的作用。一般地，如果一个词在一半以上的类别中都有出现，则认为该词应该属于停用词。但是如果直接使用词类间频率进行过滤未免显得“粗放”，而且会丢掉一些本来可以用作某个类的特征词的词汇。为了避免那些因为偶然出现而导致的ＯｕｔｅｒＴＣＦ计数上升情况，我们采用ｔｎｔｅＯｕｔｅｒＴＣＦ计数。 定义３词真实类间频率：ｒｕｅＯｕｔｅｒＴＣＦ：一个词在多少个类别中真实出现。当且仅当Ｉｎ－ｎｅｒＴＣＦ　［　ｉ　］　／　ｎｍｅａｎＴＣＦ＞二０．１时称该词在类别ｉ中真实出现。

ｒｎｅａｎＴＣＦ二 １ＯｃｃｕｒＴｉｎｗ名ＩｎｎｅｒＴＣＦ　［　ｉ］

习（ｉ）

ＯｃｃｕｒＦｕｎｃｔｉｏｎ　（　ｉＩｎｎｅｅｌｓｅ

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中文文本分类算法设计及其实现

中文文本分类算法设计及其实现

毕业设计（论文）题目中文文本分类算法的设计及其实现电信学院计算机系84班学生姓名丰成平学号2008055089指导教师相明设计所在单位西安交通大学计算机系2013年 6 月系（所）计算机科学与技术系(所) 主任批准日期毕业设计(论文)任务书电信学院计算机系84 班学生丰成平毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学课题的背景、意义及培养目标随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。

文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。

文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。

本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。

通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。

设计(论文)的原始数据与资料1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。

2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。

3、中科院文本分词工具(nlpir)。

4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。

课题的主要任务1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。

2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。

3．设计并编程实现文本分类器。

4、对试验结果进行分析，得出各种结论。

5、撰写毕业论文。

6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。

课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求)1、程序可演示。

2、对源代码进行注释。

3、给出完整的设计文档及测试文档。

完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等)1、提交毕业论文2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据3、提交外文资料翻译的中文和原文资料主要参考文献：自然语言处理与信息检索共享平台：?action-viewnews-itemid-103Svm(支持向量机)算法：基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：TF-IDF的线性图解：东南大学向量降维文献：指导教师相明接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20学生签名：西安交通大学毕业设计(论文)考核评议书院系(专业) 班级指导教师对学生所完成的课题为的毕业设计(论文)进行的情况，完成的质量及评分的意见：指导教师年月日毕业设计(论文)评审意见书评审意见：评阅人职称年月日毕业设计(论文)答辩结果院系(专业) 毕业设计(论文)答辩组对学生所完成的课题为的毕业设计(论文)经过答辩,其意见为并确定成绩为毕业设计(论文)答辩组负责人答辩组成员年月日论文题目：中文文本分类算法的设计及其实现学生姓名：丰成平指导教师：相明摘要随着当今社会，计算机的普遍使用，出现了连绵不断的文本文件，如何对这些毫无逻辑、毫无层次的文件进行分门别类的整理，做到井井有条，层次鲜明呢？文本自动分类就是针对上述情况，采用机器，通过一定的约束条件和一些分类算法，自动的对这些文件进行遍历，从而实现分门别类。

基于机器学习的中文文本分类研究

基于机器学习的中文文本分类研究

基于机器学习的中文文本分类研究中文文本分类是一项基于机器学习的重要研究领域，它在自然语言处理中发挥着重要作用。

该技术允许计算机自动将文本分为不同的类别或标签，从而可以方便地归纳和处理大量的中文文本数据。

在本文中，我们将探讨基于机器学习的中文文本分类的研究进展以及相关的方法和技术。

中文文本分类的研究意义重大。

随着互联网和社交媒体的普及，大量的中文文本数据被产生和传播。

如何自动化地对这些数据进行分类，对于信息检索、情感分析、舆情监测、垃圾邮件过滤等任务都具有重要意义。

利用机器学习的方法进行中文文本分类，可以有效地提高分类的准确性和效率。

在中文文本分类的研究中，许多机器学习算法被广泛应用。

其中，朴素贝叶斯算法是最常见的一种方法。

该算法基于贝叶斯定理，通过计算每个类别在给定文本条件下的概率，并选择具有最高概率的类别作为分类结果。

朴素贝叶斯算法在中文文本分类中表现良好，并被广泛用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。

另外，支持向量机（SVM）也是一种常用的中文文本分类算法。

SVM通过构建一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而将不同类别的文本分开。

该算法在处理高维数据和非线性问题上表现出色，因此在中文文本分类中得到了广泛的应用。

除了传统的机器学习算法，深度学习方法在中文文本分类中也展现出了强大的能力。

深度学习是一种人工神经网络的技术，通过多层次的网络结构来学习和表示数据的特征。

在中文文本分类中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常见的深度学习模型。

CNN通过卷积层、池化层和全连接层一起来学习文本的局部和全局特征，以实现分类任务。

RNN则通过建立记忆单元和循环连接来捕捉文本中的上下文信息，从而在处理自然语言处理任务上表现出色。

除了算法，特征工程也是中文文本分类的关键环节之一。

由于中文文本的特点，常规的特征提取方法在中文文本分类中可能无法很好地发挥作用。

因此，研究人员提出了一些特定的中文文本特征提取方法，如分词、词向量表示和主题模型等。

基于机器学习的中文文本分类方法研究

基于机器学习的中文文本分类方法研究

基于机器学习的中文文本分类方法研究随着互联网和数字技术的迅速发展，每天产生大量的中文文本数据，如社交媒体上的微博、微信公众号文章、新闻报道等。

有效地对这些数据进行分类和分析，对于了解用户需求、监测舆情、进行情感分析等具有重要意义。

因此，基于机器学习的中文文本分类方法的研究成为了一个热门的领域。

本文将就该研究课题进行探讨，并介绍几种常见的中文文本分类方法。

一、基本概念与方法1. 文本分类概述文本分类是指将文本数据分为不同的类别或标签，通过自动学习和预测，将未分类的文本数据归入合适的类别中。

而机器学习则是一种人工智能和数据科学中的重要分支，基于大量的训练数据，通过构建模型来学习数据的特征和规律，然后使用这些模型对新的数据进行预测和分析。

2. 中文文本分类方法在中文文本分类中，常用的机器学习方法包括：朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归、随机森林和深度学习等。

二、常见的中文文本分类方法1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法。

在中文文本分类中，朴素贝叶斯方法首先需要将文本转化为特征向量表示，常见的方法有词袋模型和TF-IDF方法。

然后，通过计算每个特征在每个类别中的条件概率，再结合贝叶斯定理计算后验概率，得到文本属于每个类别的概率，从而进行分类。

2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）支持向量机是一种常用的二分类和多分类方法。

在中文文本分类中，SVM通过将文本数据映射到高维空间中，寻找一个最优的超平面，使得不同类别的文本数据在特征空间中有最大的间隔。

这样就可以将未分类的文本数据根据其在特征空间中的位置进行分类。

3. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种用于解决二分类问题的线性回归算法。

在中文文本分类中，逻辑回归通常使用词袋模型将文本数据转化为特征向量表示，然后使用逻辑函数（sigmoid函数）将特征向量映射到0和1之间的概率值，来表示文本属于不同类别的概率。

伯努利朴素贝叶斯进行中文文本分类

伯努利朴素贝叶斯进行中文文本分类

伯努利朴素贝叶斯进行中文文本分类伯努利朴素贝叶斯算法（Bernoulli Naive Bayes）是一种基于概率的分类器，用于处理二元特征（即特征值为0或1）的问题。

它的基础思想是将特征的条件独立性假设应用于二元特征，并利用贝叶斯定理进行分类。

对于中文文本分类，伯努利朴素贝叶斯算法的基本步骤如下：1. **特征提取**：首先，需要对中文文本进行特征提取。

这通常涉及到分词、去除停用词等预处理步骤。

然后，每个单词或n-gram可以被视为一个特征。

2. **特征表示**：在伯努利朴素贝叶斯算法中，每个特征都有一个二元值（0或1），表示该特征是否出现在文档中。

3. **概率模型**：伯努利朴素贝叶斯算法基于一个简单的概率模型，即每个特征独立地对分类结果产生影响。

因此，可以计算给定类别的条件概率，公式如下：P(C|F1,F2,...,Fn) = P(C) * P(F1|C) * P(F2|C) * ... * P(Fn|C)其中，C是类别，F1,F2,...,Fn是特征。

4. **分类**：基于最大的后验概率，伯努利朴素贝叶斯算法可以判断文本的类别。

这个过程涉及到计算每个类别的概率，并选择具有最大概率的类别作为文本的分类结果。

5. **训练**：在训练阶段，算法需要从训练语料库中学习各类别的概率和条件概率。

这些概率值可以通过统计方法获得。

6. **评估**：评估阶段通常涉及到使用测试语料库来评估分类器的性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1分数等。

需要注意的是，中文文本分类是一个复杂的任务，涉及到语言处理、文本分析和机器学习等多个领域的知识。

虽然伯努利朴素贝叶斯算法在某些情况下可以用于中文文本分类，但它可能不是最有效的算法。

更先进的算法和技术（如深度学习）通常在中文文本分类任务中表现更好。