无词典中文特征词自动抽取技术在文本分类中的应用

“一个面向文本分类的中文特征词自动抽取方法”是付德宇和代成琴在哈尔滨工业大学信息与网络中心的研究成果。该研究主要针对主流文本分类模型的特点，即模型对词频敏感且主要关注中高频词条，设计并实现了一种基于多步过滤汉字结合模式的无词典特征词自动抽取技术。 在文本分类任务中，特征词的选择至关重要，它直接影响到分类的准确性和效率。传统的词典分词方法依赖于预定义的词汇库，可能存在对新词和特定领域词汇处理不足的问题。为解决这一问题，该研究提出了一种无需词典的自动化方法，该方法利用汉字的组合模式，通过多步过滤策略来识别和提取具有代表性的特征词。 具体来说，这种方法首先通过对文本进行初步处理，识别出潜在的特征词候选集。然后，通过一系列的过滤步骤，如词频统计、上下文相关性分析等，逐步剔除非特征词，保留那些能有效区分不同类别文本的词。在这一过程中，汉字的组合模式被用来捕捉词的内在结构信息，帮助识别新词和短语。由于不依赖词典，这种方法能够适应不断变化的语言环境，尤其适合处理大规模开放域文本，其中可能包含大量未登录词。 实验结果显示，该方法在中高频词条的识别率上接近传统的词典分词法，这意味着其在捕捉文本关键信息方面具有相当的准确性。同时，由于避免了词典匹配的过程，它的分词速度远超词典分词法，这使得它在处理大量文本数据时具有更高的效率。因此，这种特征词抽取方法对于需要快速处理大量文本的场景，如新闻监测、社交媒体分析等，具有显著的优势。 这篇论文提出的“无词典特征词自动抽取方法”为中文文本分类提供了一种新颖、高效的技术，它既能保持较高的识别精度，又能应对大规模文本处理的挑战。这对于提升文本分类系统的性能，特别是在实时性和处理速度上有特殊要求的应用场景，具有重要的理论和实践价值。