基于word2vec的文本分类与词向量研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于word2vec词向量的文本分类方法，由朱磊撰写，邹显春指导，属于计算机系统结构专业，机器学习与模式识别方向。论文介绍了文本分类的基本概念、预处理技术、各种文本表示方法、特征选择策略以及常用的文本分类算法，并详细阐述了word2vec模型的原理、训练过程及其优化方法。此外，还提出了不同的文本表示方式，包括基于词向量的组合模型，并进行了实验验证和性能分析。" 在这篇论文中，作者首先介绍了文本分类的研究背景和意义，回顾了国内外在此领域的研究现状。接着，详细讲解了文本分类的相关理论和技术，包括文本的预处理，如分词和去除停用词；文本的表示方法，如布尔模型、向量空间模型（VSM）和概率模型；以及特征选择和抽取的方法。作者还讨论了多种文本分类算法，如朴素贝叶斯、K近邻（KNN）和支持向量机（SVM），并介绍了评估分类结果的指标。 核心内容是word2vec模型的探讨。word2vec是一种统计语言模型，它通过训练得到词向量来捕获词汇之间的语义关系。论文详细介绍了word2vec的两种训练模型——连续词袋（CBOW）模型和skip-gram模型，以及用于优化模型的Hierarchical Softmax和Negative Sampling方法。通过这些模型，word2vec能够生成具有上下文信息的词向量，为文本分类提供更有效的表示。 论文的后续部分主要集中在基于词向量的文本表示上，提出了几种不同的表示方式，包括朴素的文本表示、改进的TF-IDF加权的文本表示，以及通过融合多个模型的多模型融合文本表示。实验部分对比分析了这些方法在文本分类任务上的性能，探讨了不同维度的词向量对分类结果的影响。 最后，论文讨论了一种基于词向量的主题距离度量方式，这是衡量文本间相似性的一种方法，对于文本分类至关重要。通过一系列实验，作者验证了所提出的模型和方法的有效性，为word2vec在文本分类领域的应用提供了理论支持和实证依据。 这篇论文深入浅出地阐述了word2vec模型在文本分类中的应用，对于理解词向量的生成和利用，以及如何改进文本分类的性能，具有很高的参考价值。