文本分类：方法、应用与进展概述

文本分类综述是一篇关于自然语言处理领域的技术报告，由清华大学自然语言处理组的郑亚斌在2008年11月15日撰写，部分内容源自王斌老师的PPT。报告深入探讨了文本分类的基本概念、应用范围、方法和技术细节。 首先，文本分类被定义为在给定的分类体系下，根据文本内容将其归类到预设的类别中，这些分类体系通常由人类构建，例如政治、体育、军事等。分类问题可以分为二元（属于/不属于）和多元（多个类别）两种类型，后者可能进一步分解为二元问题，且文本可能属于多个类别，这强调了分类的多维度考虑。 在实际应用中，文本分类广泛用于垃圾邮件识别（判断是否为垃圾邮件）、新闻分类（按栏目区分）、词性标注（确定单词的词性）、词义排歧（解决同词不同义的问题）以及学术论文领域识别等。这些场景中，自动化的机器学习方法逐渐取代了人工方法，尽管人工分类易于理解但效率低且一致性差，而自动方法虽然结果可能难以直观，但速度快、准确率较高，且能从大量真实文本中学习，提高可信度。 文本分类的过程包括文本预处理步骤，如去除HTML标签、停用词和词根还原（对于英文），以及中文的分词、词性标注和短语识别等，目的是为了提取有效特征。常用的特征表示有词频（Term Frequency, TF）和文档频率（Document Frequency, DF），这些统计量用于衡量词汇在文本中的重要性。数据清洗阶段则用来去除噪声和无关信息，确保训练数据的质量。 文本表示方式采用向量空间模型（Vector Space Model, VSM），通过将文本转换成向量，使得机器可以进行数学运算和比较，从而进行分类。训练过程涉及使用统计方法来学习分类器，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或深度学习模型等，而分类过程则是将新的未标注文本通过特征抽取和表示后，输入到训练好的分类器中，得出其所属类别。 文本分类综述提供了对这一基础自然语言处理任务的全面概述，涵盖了其理论框架、实践应用和关键技术，对于理解和开发文本处理系统具有重要意义。