文本分类新法：词条聚合与决策树结合

该论文标题为"基于词条聚合和决策树的文本分类方法 (2005年)"，主要探讨了如何结合决策树的高效性和易于理解的分类规则提取优点，解决传统决策树在处理高维文本特征空间时的挑战。文本分类是文本挖掘的重要组成部分，文中提到的传统方法如贝叶斯分类、KNN、SVM、神经网络等虽能提高分类精度，但在规则抽取上往往难以达到直观易懂的程度。 作者们注意到，决策树方法的优势在于其数据分析效率高和规则清晰，但当文本特征维度增加（例如在大规模网络信息中），决策树构建速度变慢，分类精度下降，且在处理大量类别时可能出现错误。针对这一问题，他们提出了一种创新方法：通过将与各个类别相关度相似的词语或"词条"聚合为单个特征，这种方法称为"词条聚合"。这样做的目的是显著降低向量空间的维度，减轻决策树对数据维数依赖，从而改善分类性能并保持决策树易于理解和应用的特性。 具体实施步骤可能包括以下环节： 1. 词条选择与聚合：通过统计分析找出与文本主题密切相关的高频词或短语，形成新的特征，减少冗余信息。 2. 数据预处理：对文本进行清洗和标准化，以便于后续的特征工程。 3. 构建低维特征表示：将聚合后的词条作为决策树的输入特征，减少维度对算法性能的影响。 4. 构建决策树模型：使用降维后的数据训练决策树模型，利用其分类能力。 5. 规则抽取与解释：由于降维后的特征更易于理解，决策树生成的规则将更加简洁且直观。 这种方法的优点在于兼顾了分类精度和规则的可解释性，对于文本挖掘中的知识抽取和信息提取具有实际应用价值。这是一篇关于如何有效利用决策树算法处理高维文本数据，提高文本分类效率和规则理解性的研究成果。