文本分类PPT

▪ 特征提取
1.特征提取是从文本数据中提取出有意义的信息，用于文本分 类、情感分析等任务。 2.常见的文本特征包括词频特征、N-gram特征、词性特征、 命名实体特征等。 3.特征选择是特征提取的重要环节，可以通过过滤式、包裹式 、嵌入式等方法进行特征选择。
文本表示与特征提取
▪ 深度学习在文本表示与特征提取中的应用
文本分析与理解
信息检索与文本匹配
信息检索与文本匹配
▪ 信息检索基础
1.信息检索是通过计算机技术从大量文本数据中查找满足用户 需求的信息的过程。 2.信息检索系统主要由文本库、用户接口和检索模型三部分组 成。 3.常用的信息检索模型有布尔模型、向量空间模型和概率模型 等。
▪ 文本表示与特征提取
1.文本表示是将文本数据转换为计算机可处理的形式，常用的 表示方法有词袋模型、TF-IDF等。 2.特征提取是从文本数据中提取出有意义的特征，常用的特征 提取方法有词频统计、文本分词等。
文本摘要与生成
▪ 生成式文本摘要
1.生成式文本摘要是通过生成新的文本来概括原始文本的内容。 2.常用的生成式方法有序列到序列模型和Transformer模型等。 3.生成式文本摘要的优点是能够处理复杂语义，但容易出现语法错误和语义不准确的问题。
▪ 文本摘要的评价指标
1.常用的评价指标有ROUGE、METEOR和BLEU等。 2.评价指标可以评估摘要的准确度、召回率和流畅度等。 3.选择合适的评价指标需要根据具体任务和数据集来决定。
1.深度学习可以自动学习文本表示，避免了手工设计特征的繁琐工作。 2.深度学习可以通过神经网络模型对文本进行特征提取和分类，提高了分类准确率。 3.常用的深度学习模型包括CNN、RNN、Transformer等，不同的模型适用于不同的文本分 类任务。

REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
《语料库建设和应用 》ppt课件
目录
CONTENTS
• 语料库简介 • 语料库建设 • 语料库应用 • 语料库的未来发展 • 总结与展望
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
01
语料库简介
语料库的定义
语料库是一种语言数据的集合，用于 存储自然语言文本或话语的样本，以 便进行语言研究和分析。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
语料库的未来发展
语料库的规模和多样性
总结词
随着信息技术的不断发展，语料库的规模和多样性将得到进一步提升。
详细描述
随着数据存储能力的提升和信息获取渠道的增多，未来的语料库将覆盖更广泛的领域和内容，不仅在 规模上实现大幅度增长，而且将更加注重多样性的提升，包括语言种类、领域、话题、语体等方面的 多样性。
语料库通常由大量真实的、未经过处 理的文本构成，这些文本可以是书面 语或口语，来自不同的领域和语境。
语料库的类型
单语语料库、双语语料库 、多语语料库。
通用语料库、专用语料库 。
小型语料库、中型语料库 、大型语料库。
按照规模
按照目的
按照语言
语料库的作用
提供语言研究的基础数据
支持语言分析
语料库为语言研究提供了大量真实、丰富 的语言数据，是语言学、自然语言处理等 领域研究的基础。
机器翻译
翻译质量评估
利用语料库对机器翻译的质量进行评估，通 过对比人工翻译和机器翻译的差异，不断优 化机器翻译的算法和模型。

在此添加您的文本16字
总结词：不支持非英文字符
在此添加您的文本16字
详细描述：ASCII码只能表示基本的英文字符，无法表示 其他语言（如中文）的字符。
Unicode码
总结词
统一编码标准
详细描述
Unicode码是一个统一的字符编码标准，它使用16位二 进制数表示一个字符，总共可以表示65536个不同的字 符。
解决方案
采用正则表达式等方法进行数据清洗，去除特定格式的无效字符。 对于重复数据，可以采用去重算法进行去重处理。
预防措施
在数据采集阶段，应尽可能保证数据的准确性和完整性。在数据处 理阶段，应定期进行数据清洗，确保数据的准确性。
THANKS
感谢观看
解决方案
确保在处理数据时使用正确的字 符编码，如UTF-8，以避免乱码 的产生。对于已经出现乱码的数 据，可以采用编码转换的方式进
行修复。
预防措施
在数据采集、存储和处理的各个 环节中，都要注意字符编码的设 置和检查，确保数据的正确显示
。
编码不一致问题
编码不一致问题
在多平台、多软件之间交换数据时，由于编码方式的不同，可能会 导致数据出现乱码或其他异常。
字符型数据的特点
01
02Leabharlann 0304可读性强
字符型数据可以直接阅读，方 便人们理解其含义。
处理方式简单
对字符型数据进行处理（如查 找、替换、排序等）相对简单
。
占用空间较小
相对于数值型数据，字符型数 据占用的存储空间较小。
灵活性高
字符型数据可以表示任意文本 信息，包括文章、邮件、网页
等。
02
字符型数据的编码
字符型数据的应用
文本处理

过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。

新闻推荐系统应用案例
1
产品评论情感分析应用案例
2
新闻话题演化分析应用案例
3
CHAPTER 02
数据预处理
数据清洗
去除重复数据
在数据分析前，首先需要去除重 复的数据，确保数据的唯一性和
准确性。
填补缺失值
对于一些数据中存在的缺失值，需 要进行填补，以保证数据的完整性 。
异常值处理
对于一些异常值，需要进行处理， 避免对数据分析产生不良影响。
本课程主要介绍了文本数据预处理、文本表示方法、情感分析、 主题模型等关键技术的原理和应用，并通过案例分析展示了其在 舆情分析、产品评论、新闻推荐等方面的应用。
课程重点讲解了自然语言处理和文本挖掘的基本概念、方法和工 具，并通过实验和案例分析强化了学生对这些知识的理解和应用 能力。
研究展望
随着互联网和社交媒体的快速发展， 文本数据量呈爆炸式增长，文本数据 统计分析技术将迎来更多的应用场景 和挑战。
了解文本数据统计分析在各领 域的应用场景，并能够结合实
际案例进行实践操作。
课程内容安排
第一部分：文本数据 预处理
文本数据的清洗和整 理
文本数据的来源和格 式
课程内容安排
文本数据的分词和词性标注 第二部分：文本表示方法
基于词袋模型的文本表示
课程内容安排
基于TF-IDF加权的文本表示 基于深度学习的文本表示
数据转换
01
02
03
标准化
将数据按照一定的标准进 行转换，确保数据的分布 更加均衡，避免因为数据 量级不同而产生的影响。
归一化
将数据按照一定的比例进 行转换，确保数据的范围 更加合理，避免因为数据 范围过大而产生的影响。

自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。

(用纯JavaScript编写的一个图表库) (提供的一项动态生成图表的服务)。
课堂练习
1.文本数据处理的主要步骤包括： ①数据分析 ②特征提取 ③分词 ④结果呈现 ⑤文本数据获取 下列文本数据处理顺序正确的是（ ）
D
A.①⑤②③④ B.②⑤③①④ C.⑤①③②④ D.⑤③②①④
课堂练习
2. 下列关于中文分词方法的描述中，属于基于词典的分词方法的是（ ）A A.在分析句子时与词典中的词语进行对比，词典中出现的就划分为词 B.依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次数越高就越可能 组成一个词 C.让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习， 然后分词 D.依据词语与词语之间的空格进行分词
A.对数据集中文本分词后可直接创建标签云，无须特征提取 B.标签云须显示该数据集包含的全部词语 C.该数据集中，词语“玩偶”比“注意力”的出现频率高 D.最能表现该数据集中文本特征的词有“车顶”“玩偶”“路口”
课堂练习
6.下列关于数据可视化的描述中，错误的是（ ） A A.标签云是基于语句的文本内容可视化 B.数据可视化将数据以图形图像等形式表示 C.数据可视化可以直观的呈现数据中蕴含的信息 D.数据可视化增强了数据的解释力与吸引力
text=“文本数据处理的过程” #定义文本内容
s=jieba.cut(text,cut_all=True) #全模式分词
b=jieba.cut(text) #默认 精确模式分词，即cut_all=False
print(“/”.join(s)) #以/分隔
文本/本数/数据/数据处理/处理/的/过程
print(“/”.join(b)) #以/分隔
文本/数据处理/的/过程
print(list(b))

大班数学公开课《二维分类》PPT课件目录CATALOGUE•课程介绍与目标•二维分类基础知识•图形与颜色二维分类•数字与大小二维分类•物品属性二维分类•游戏化练习与互动环节•总结回顾与拓展延伸01CATALOGUE课程介绍与目标二维分类概念引入01通过实例和图示，向学生介绍二维分类的基本概念，包括行和列的分类标准。

02引导学生理解二维分类在日常生活和学习中的应用，如整理物品、分类数据等。

掌握二维分类的基本方法和技巧，能够理解并应用二维分类的概念。

知识目标能力目标情感目标培养学生观察、分析、归纳和整理数据的能力，提高学生的逻辑思维和问题解决能力。

激发学生的学习兴趣和探究欲望，培养学生的数学素养和团队协作精神。

030201教学目标与要求课程安排与时间课程时间：45分钟导入新课（5分钟）：通过实例引入二维分类的概念。

知识讲解（15分钟）：详细讲解二维分类的方法和技巧，包括分类标准的确定、数据的整理和呈现等。

学生练习（10分钟）：提供练习题，让学生独立完成二维分类的任务，巩固所学知识。

课堂小结（5分钟）：总结本节课的重点和难点，鼓励学生提出问题和建议。

案例分析（10分钟）：通过具体案例，引导学生运用二维分类的方法进行分类和整理数据。

02CATALOGUE二维分类基础知识根据单一特征进行分类的方法。

一维分类的概念按照颜色、形状、大小等单一特征对物品进行分类。

一维分类的示例无法处理具有多个特征的复杂数据。

一维分类的局限性一维分类回顾二维分类定义及特点二维分类的定义根据两个特征进行分类的方法。

二维分类的特点能够处理具有两个特征的数据，分类结果更加细致和准确。

二维分类的应用场景广泛应用于图像处理、数据挖掘等领域。

基于规则的二维分类方法通过设定一系列规则对数据进行分类，例如决策树算法。

利用统计学原理对数据进行建模和分类，例如贝叶斯分类器。

通过训练神经网络模型对数据进行自动分类，例如卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用。

资料：

[波]英加登：“在文学的艺术作品中陈述 句不是真正的判断而只是拟判断，它们的 功能在于仅仅赋予再现客体一种现实的外 观而又不把它当成真正的现实。”（英加 登：《对文学的艺术作品的认识》第11页， 北京：中国文联出版公司，1988）
说明：



“真实的判断”是文本所述在现实中有所指， 而“拟判断”则所指为虚拟的世界，不能 要求确有其事。 “思维方式不同”，在非文学文本中要求 理解其直接、真正的意义；而在文学文本 中则要求理解其隐喻的意义。 所以，我们在理解文学文本的语义时，须 充分注意言语所指的虚似性和语义的隐喻 性。
（一）确定文本体裁的意义
1.体裁观念的中介作用 “体裁”这个概念在文本与文学总体中起 中介作用。它表示某些形式结构相同或相 近作品（文本）的集合，它是接近文本并 进一步思考文本的基础。 某种文本体裁观念的形成意味着在文学活 动中确立了某种规范形式，对文本的接受 与研究则在规范形式的基础上展开。
如：苏珊· 朗格的艺术定义：“艺术是人类情感的 符号形式的创造。”（《情感与形式》，中国社 会科学出版社，1986，51）
一、诗歌与抒情


（一）情感是诗歌表现的基本内容

诗歌是表现思想和情感的文体。 中国古代对此已有过较多论述。如《尚 书· 尧典》，陆机的《文赋》，孔颖达的 《〈诗〉大序正义》等。

2.文本形象描述的倾向性


由于文学形象是作者想象之后以语言为媒 介物化，再经读者想象再现的。作者可以 按其想象的逻辑、表达的意向、追求的效 果安排叙述的方式，由此而产生具有倾向 性的意向客体。 文本形象在不同组合中体现抒情的倾向性。 文本形象以特有的叙事方式超越现实类似 事件的原始意义。

13
文本表示－基于文档语义的表示方法
由于语言中同义词、一词多义现象普遍存在，前面两 种表示方式无法刻画文本的语义信息，因此基于文档 语义的表示方法也是近几年研究的重点
普林斯顿大学Miller等人构造的WordNet系统是一个 比较完整的语义词典。国内李晓黎等人提出一种基于 概念推理模型进行文本分类的方法，董振武等人提出 的知网是一个描述中文概念和概念间关系的语义知识 库。
5
中文文本分类要点
1.样本集选择：如每类1000个样本 2.分词（切词） 3.词预处理（去掉无用词，有停用词表） 4.选特征词（根据词在文本集中的词频，词在文本集各文 本出现的次数占文本数的比例或其他方法：IG,互信息， 对文本集中的词排序，加权） 5.特征选择：按特征词顺序选出由多少词组成向量（样本 的表示）2000-5000 6.学习方法（1）决策树方法，朴素贝叶斯方法 （2）k-近邻，SVM。Biblioteka 22文本分类方法－KNN分类法
基于实例的分类法也称为“懒惰学习系统（Lazy Learning System），这种方法不建立类别明确的、直接的表达，而是依 赖于训练集文档的分类来推断待定文档的类别。 最常见的基于实例的分类器为KNN分类器，其基本思想是： 给定一个测试文档，系统在训练集中查找离它最近的k个邻 居，根据这些邻居的分类来给该文档的候选分类评分，并用邻 居与文档之间的相似度来加权。
1
文本分类的产生
文本分类作为文本挖掘的一个重要内容，具有十分 广泛的应用意义。它的产生是为了处理大规模电子 文档，帮助人们有效的检索、查询、过滤和利用信 息。它能够较好的解决大量文档信息归类的问题， 可以应用到很多情况下，包括文章图书分类，文档 自动索引、邮件分类、文档过滤、元数据自动生成、 类似于Yahoo等的Web资源层次分类等； 近几年尤其 是在WEB网页分类上得到广泛的应用。

优点
能够捕捉文本中的全局特征，适用于 长文本分类。
缺点
对于短文本，可能会出现信息丢失和 过拟合问题。
基于深度学习的文本表示
深度学习技术
使用深度神经网络（如卷积神经网络、循 环神经网络等）将文本表示为固定大小的
向量，从而捕捉文本中的局部特征。
优点
能够捕捉文本中的局部特征，适用于长文 本和短文本分类。
N-gram特征提取的关键在于确定N的大小，N过小会导致特征过于稀疏，无法 有效表示文本信息；N过大则会导致特征过于冗余，增加计算复杂度。
基于词项的特征提取
基于词项的特征提取方法将文本表示为一个词项集合，每个 词项对应一个特征向量，通过计算词项在文本中的出现频率 或权重来表示文本特征。
基于词项的特征提取方法通常包括词袋模型、TF-IDF加权等 。
实验结果表明，融合全局和局部特征的方法 可以有效地提高文本分类的准确率。这表明 在文本分类任务中，同时考虑文本的整体和
局部信息是非常重要的。
06
结论和展望
研究结论
融合全局和局部特征的文本分类 方法在准确性和稳定性上表现优
秀，具有较大的应用潜力。
该方法能够有效地利用文本的全 局和局部特征，提高分类的精度
优点
缺点
能够捕捉单词间的语义关系，适用于短文 本分类。
对于长文本，可能会出现信息丢失和过拟 合问题。
基于矩阵分解的文本表示
矩阵分解技术
使用矩阵分解（如SVD等）将文本表 示为低秩矩阵的乘积，从而捕捉文本 中的全局特征。
文本表示
将文本表示为一个矩阵，每个单词对 应矩阵的一行或一列，从而将文本转 换为固定大小的矩阵表示。
息。
04
融合全局和局部特征

描述句子中谓词与论元之间的语义 关系，如施事、受事等。
基于统计的方法
利用机器学习算法对大量语料进行 训练，得到标注模型。
03
2024/3/26
02
基于规则的方法
利用手工编写的规则或模板进行标 注。
深度学习方法
使用神经网络模型对句子进行编码 ，再预测语义角色标签。
04
21
情感分析原理及方法
情感分析定义
研究句子中词语之间的结构关系，如主 谓关系、动宾关系等。
2024/3/26
语义理解
研究语言所表达的含义，包括词义、句 义、篇章语义等。
语用学
研究语言在实际使用中的语境、交际意 图等因素。
9
计算机基础知识
数据结构与算法
掌握基本的数据结构如数组、链表 、树等，以及常用的算法如排序、
查找等。
编程语言
熟悉至少一门编程语言，如Python 、Java等，了解编程的基本概念和
2024/3/26
02
统计学习方法
基于统计学的方法，利用大规 模语料库进行学习和建模。
03
深度学习阶段
基于神经网络的方法，通过深 度神经网络模型实现自然语言
处理任务。
6
自然语言处理应用领域
情感分析
识别和分析文本中的情感倾向 和情感表达。
文本摘要
将长文本自动压缩成简短的摘 要，保留关键信息。
机器翻译
分析含有歧义的句子的依存关系，如 “咬死了猎人的狗”。这个句子存在 歧义，可以理解为“猎人的狗被咬死 了”或者“狗咬死了猎人”。通过依 存关系解析，并结合上下文信息，可 以消除歧义并得到正确的句法结构。
2024/3/26
19
05
语义理解与情感分析

易于理解，逻辑表达式生成较简单；数据预处理要求低 ； 能够处理不相关的特征；可通过静态测试对模型进行评测； 能够短的时间内对大规模数据进行处理；能同时处理数据型 和常规型属性，可构造多属性决策树
易倾向于具有更多数值的特征；处理缺失数 据存在困难；易出现过拟合；易忽略数据集 属性的相关性
K最近邻
训练代价低，易处理类域交叉或重叠较多的样本集。适用于 时空复杂度高，样本容量较小或数据集偏斜
11
文本聚类常用算法
聚类方法各有优缺点，同聚类算法在性能方面的差异如下表所示。
聚类算法 基于层次的方法 基于划分的方法 基于密度的方法 Single-pass算法
处理大规模 数据能力
弱
处理高维数据 能力
较强
发现任意形状 簇的能力
强
数据顺序敏感度 不敏感
处理噪声能力 较弱
较弱
强
较强
不敏感
弱
较强
弱
强
不敏感
2
文本分类常用算法
3
文本聚类常用算法
10
文本聚类常用算法
➢ 传统的文本聚类方法如下所示。 • 使用TF-IDF技术对文本进行向量化。 • 然后使用K-Means等聚类手段对文本进行聚类处理。
➢ 聚类算法主要分为以下几种。 • 基于划分的聚类算法。 • 基于层次的聚类算法。 • 基于密度的聚类算法。 • 基于网格的聚类算法。 • 基于模型的聚类算法。 • 基于模糊的聚类算法。
分类标准进行分类。 ➢ 情感分析：情感分析是对带有主观感情色彩的文本内容进行分析和处理的过程，需要对这些评论进行情感
分析时，文本分类可以帮助实现，按照不同情感将其划分为若干类。 ➢ 信息检索：采用了文本分类的方法，通过判断用户查找内容的所属类别，从该类别的信息集合中再做进一

04
CATALOGUE
上下义在PPT内容中的应用
标题页的上下义关系
总结词
突出主题，引导观众
详细描写
标题页是PPT的开篇，应简洁明了地概括全部演示文稿的主题和内容。通过上下义关系，可以突出主题，引导观 众对后续内容的期待和兴趣。例如，标题“市场分析报告”可以进一步解释为“针对目标市场的竞争状态、消费 者需求等方面的深入分析”，使观众对全部演示文稿有一个大致的了解。
05
CATALOGUE
案例分析
案例一：企业介绍PPT的上下义设计
总结词
突出企业文化和愿景
详细描写
通过上下义设计，将企业愿景、使命、价值观和历程等 核心信息进行有逻辑的显现，突出企业的特殊文化和未 来发展方向。
总结词
强调企业核心竞争力
详细描写
利用上下义设计，将企业的技术、人才、产品和服务等 方面的核心竞争力进行系统展示，以凸显企业在市场中 的优势地位。
上下义ppt课件
目录
• 上下义概念 • 上下义在PPT设计中的重要性 • 如何运用上下义构建PPT大纲 • 上下义在PPT内容中的应用 • 案例分析
01
CATALOGUE
上下义概念
上下义的定义
上下义的定义
上下义关系是指一个词所表达的概念属于另一个词所表达概念的范畴，是一种包含关系。 例如，“手机”和“通讯工具”之间就存在上下义关系，因为手机是通讯工具的一种。
03
文本分类
在文本分类中，上下义关系可以帮助我们更好地对文本进行分类。通过
辨认文本中出现的上下义词，我们可以更准确地确定文本的主题和分类
。
02
CATALOGUE
上下义在PPT设计中的重要性