`
lzj0470
  • 浏览: 1272831 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
社区版块
存档分类
最新评论

文本分类入门(一)文本分类问题的定义

阅读更多

一个文本(以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义)分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个,而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说,就好比你拿一篇文章,问计算机这文章要说的究竟是体育,经济还是教育,计算机答不上就打它的屁屁(……)。

  注意这个定义当中着重强调的两个事实。

  第一,用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系,Yahoo!网页导航的分类层次。这种分类层次一旦确定,在相当长的时间内都是不可变的,或者即使要变更,也要付出相当大的代价(基本不亚于推倒并重建一个分类系统)。

  第二,一篇文档并没有严格规定只能被分配给一个类别。这与分类这个问题的主观性有关,例如找10个人判断一篇文章所陈述的主题究竟属于金融,银行还是财政政策领域,10个人可能会给出11个不同的答案(聪明的读者,您应该能看出来并没有11个答案,这只是一种修辞方法,笑),因此一篇文章很可能被分配到多个类别当中,只不过分给某些类别让人信服,而有些让人感觉模棱两可罢了(说的专业点,置信度不一样)。

  八股是一种写文章的格式,过去用于科举,现在用于科研,总之,和科学有点关系的文章就得八股,鉴于我正锻炼自己写论文的能力,所以按照标准的格式,陈述了文本分类问题的定义之后,我要说说它的应用范围。

  现在一说到文本分类,大部分人想当然的将这个问题简化为判断一篇文章说的是什么,这只是文本分类的一小部分应用,我们可以称之为“依据主题的分类”。实际上,文本分类还可以用于判断文章的写作风格,作者态度(积极?消极?),甚至判断作者真伪(例如看看《红楼梦》最后二十回到底是不是曹雪芹写的)。总而言之,凡是与文本有关,与分类有关,不管从什么角度出发,依据的是何特征,都可以叫做文本分类。

  当然,目前真正大量使用文本分类技术的,仍是依据文章主题的分类,而据此构建最多的系统,当属搜索引擎。内里的原因当然不言自明,我只是想给大家提个醒,文本分类还不完全等同于网页分类。网页所包含的信息远比含于其中的文字(文本)信息多得多,对一个网页的分类,除了考虑文本内容的分类以外,链入链出的链接信息,页面文件本身的元数据,甚至是包含此网页的网站结构和主题,都能给分类提供莫大的帮助(比如新浪体育专栏里的网页毫无疑问都是关于体育的),因此说文本分类实际上是网页分类的一个子集也毫不为过。当然,纯粹的文本分类系统与网页分类也不是一点区别都没有。文本分类有个重要前提:即只能根据文章的文字内容进行分类,而不应借助诸如文件的编码格式,文章作者,发布日期等信息。而这些信息对网页来说常常是可用的,有时起到的作用还很巨大!因此纯粹的文本分类系统要想达到相当的分类效果,必须在本身的理论基础和技术含量上下功夫。

  除了搜索引擎,诸如数字图书馆,档案管理等等要和海量文字信息打交道的系统,都用得上文本分类。另外,我的硕士论文也用得上(笑)。

分享到:
评论

相关推荐

    文本分类入门(完整版)

    文本分类问题的关键特征在于: 1. 预先定义的类别体系:分类体系在系统建立时就需要确定,并且在很长一段时间内保持不变或更改成本极高,如新浪新闻的分类结构。 2. 多类别分配:一篇文章可能归属到一个或多个类别...

    阿里天池-零基础入门NLP - 新闻文本分类

    新闻文本分类是自然语言处理(NLP)领域中的一个核心任务,主要目的是将新闻文本按照预定义的主题或类别进行划分。在这个阿里天池提供的零基础入门教程中,我们将深入探讨如何利用NLP技术来实现这一目标。这个项目...

    文本分类入门.pdf

    #### 一、文本分类问题定义及应用范围 文本分类,作为自然语言处理(NLP)的重要组成部分,旨在通过计算机自动分析文档内容,并将其归类到预定义的类别中。这一过程涉及理解文本的语义和主题,从而实现对文档的有效...

    文本分类入门

    文本分类是自然语言处理(NLP)领域的重要分支,它涉及自动分析文本并将其归类到预定义的类别中。这一技术广泛应用于搜索引擎、数字图书馆、档案管理等场景,尤其在处理海量文字信息的系统中不可或缺。文本分类的...

    基于weka的文本分类器

    在机器学习领域,文本分类是一种常见的任务,它涉及到将非结构化的文本数据分配到预定义的类别中。Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一个强大的开源数据挖掘工具,它提供了丰富的机器学习算法和...

    基于MATLAB的LSTM文本分类代码(100%可用含中文注释)

    在本文中,我们将深入探讨基于MATLAB的LSTM(长短期记忆网络)文本分类技术,这是一种强大的深度学习方法,尤其适用于处理序列数据,如自然语言文本。MATLAB作为一个广泛使用的数学计算软件,提供了丰富的工具箱来...

    NLP小白入门——超全中文文本分类系统(含训练及测试数据集)

    尽管朴素,但在许多文本分类问题上表现良好,尤其在处理高维特征如TF-IDF向量时,其计算效率高且易于实现。 7. **NLP_Test.py**:这个Python脚本很可能是实现整个文本分类系统的代码,可能包含了数据预处理、模型...

    Bert文本分类(基于keras-bert实现训练,保存,加载,预测单个文本).zip

    在本项目中,我们主要探讨的是如何利用Keras-BERT库进行文本分类任务。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google开发的一种预训练语言模型,它在多个自然语言处理(NLP)任务上...

    三分类的文本情感分析深度学习算法

    在这个项目中,我们采用了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的深度学习模型来实现对文本情感的三分类。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时可能出现的梯度消失和梯度爆炸...

    malletTest.rar_Mallet_文本分类java_文本聚类

    文本分类是自然语言处理中的一个重要任务,旨在将文本数据自动分配到预定义的类别中。Mallet提供了多种分类算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)、最大熵模型(MaxEnt)以及支持向量机(SVM)。这些算法经过优化,能够...

    基于LSTM神经网络的电网文本分类方法.pdf

    文本分类是自然语言处理(NLP)的关键任务之一,它涉及将文本按照预定义的类别进行划分。传统的文本分类方法,如词匹配法、向量空间模型和知识工程,往往依赖人工干预且效果有限。随着机器学习和人工智能的进展,...

    天池零基础入门NLP-新闻文本分类比赛代码分享.zip

    【标题】"天池零基础入门NLP-新闻文本分类比赛代码分享.zip"是一个针对新手的自然语言处理(NLP)教程,通过参加新闻文本分类的比赛来实践学习。这个压缩包可能包含了一个完整的项目结构,涵盖了从数据预处理、模型...

    文本分类论文(2),知网上下的。

    文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向,它旨在将文本数据自动分配到预定义的类别中。这篇集合的论文深入探讨了多种文本分类的技术和应用,涵盖了从基础理论到实际系统构建的多个方面。 首先,《文本分类入门....

    文本分类中的特征提取方法研究及分类实现

    本文将探讨文本分类中的特征提取方法及其分类实现,旨在为初学者提供一个全面的入门指南,并深入讨论当前流行的算法和技术。 #### 二、文本分类概述 文本分类是指将文档自动分配到预定义的类别中的一项技术。它...

    基于深度学习的英文文本分类.zip

    本项目实践聚焦于利用深度学习技术进行英文文本分类,通过PaddlePaddle这一开源深度学习框架实现LSTM(长短时记忆网络)与RNN(循环神经网络)的结合,旨在提高模型对文本语义的理解和分类准确性。 一、深度学习...

    零基础入门NLP-新闻文本分类-数据集

    标题 "零基础入门NLP-新闻文本分类-数据集" 提供了我们即将探讨的主题:自然语言处理(NLP)的基础知识,特别是针对新闻文本的分类任务。这通常涉及到机器学习或深度学习算法,用于自动将新闻文章分配到预定义的类别...

    新闻文本分类-数据集

    新闻文本分类是自然语言处理(NLP)领域中的一个核心任务,主要目的是将新闻文章按照预定义的主题或类别进行划分。在这个数据集中,"新闻文本分类-数据集"提供了这样的资源,适合初学者入门NLP的学习和实践。关键...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics