无需分词的中文文本分类：n元语法模型下的86.8% Fβ效果

本文档探讨了一种创新的中文文本分类方法，发表于2005年，由许云、樊孝忠和张锋三位作者在《北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系》完成。这种方法的核心在于不依赖于繁琐的分词步骤，而是采用n元语法模型（n-gram modeling）来处理中文文本。与传统的文本分类模型相比，这种技术在字符级别进行操作，能够更高效地保留原始文本中的信息，因为字的数量远少于词，从而显著减少了数据稀疏性问题，即在大规模文本数据中，常用词汇较少导致的特征矩阵大部分为空的情况。 在传统的文本分类过程中，分词是关键预处理步骤，但可能会丢失一些潜在的重要信息。通过元语法模型，这种方法避免了这种信息丢失的风险，并简化了特征选择过程，直接处理每个字符序列，提高了模型的效率和准确性。此外，作者系统地研究了模型的关键参数及其对分类效果的影响，这包括n元的大小（如1-gram到n-gram），以及模型的训练策略。 为了验证其有效性，研究者利用中文TREC提供的数据进行了实验。实验结果显示，这种方法在综合评价指标Fβ=1上达到了86.8%，这是一个非常鼓舞人心的结果，表明在无需进行分词的情况下，该方法依然能展现出强大的文本分类性能。关键词“文本分类”，“分词”，和“n元语法模型”揭示了论文的核心内容和研究重点。 这篇论文为中文文本分类提供了一个新颖且高效的解决方案，对于那些关注文本处理效率和信息保留的科研人员和开发者来说，具有重要的参考价值。通过采用字符级别的n元语法模型，它挑战了传统的分词依赖，为处理大规模中文文本数据开辟了新的途径。