文本分类中的特征重构与权重计算

"特征重构-文本分类综述 王斌" 本文主要探讨了特征重构在文本分类中的应用，特别是通过隐性语义索引（LSI）和奇异值分解（SVD）来处理文本数据。LSI是一种降维技术，通过SVD将高维文本矩阵转换为低维空间，以便更好地捕捉文档之间的语义关系。 奇异值分解是LSI的核心，矩阵A可以被分解为U、Σ和V的乘积，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵，包含了A的主要奇异值。在文本处理中，通常选取Σ对角线上的前k个最大值，形成Σk，然后构建低秩近似矩阵Ak= UkΣkVkT。这样，文档d在LSI空间的表示d'可以通过dTUkΣ-1得到。当有新词或文档加入时，可以使用Folding-in方法或SVD-updating方法更新LSI模型，而无需完全重新计算。 文本分类中的权重计算是关键步骤，用于量化每个词的重要性。布尔权重是最简单的形式，仅根据词是否存在赋予非零或零的值。TF-IDF（词频-逆文档频率）是更为常用的权重，它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF），其中IDF反映了词的稀有程度。TF-IDF的归一化版本是TFC，通过除以所有词的TF之和来确保可比性。LTC（长度调整TF-IDF）进一步降低了频繁词的权重，以强调在文档中相对不常见的词。基于熵的概念，熵权重考虑了词在整个文档集合中的分布，极端情况下，如果词在所有文档中均匀分布，则熵最大，而在单个文档中出现则熵最小。 特征选择是提高模型性能的重要策略。基于文档频率（DF）的筛选方法会去除那些在文档中出现频率过低（无代表性）或过高（区分度低）的词。信息增益（Information Gain, IG）是特征选择的另一种标准，它衡量一个特征对分类结果的影响，即特征引入的信息量与不考虑该特征时的熵之差。通过计算每个词的信息增益，可以选择最有价值的特征进行分类。 特征重构通过LSI和SVD等技术降低了文本数据的维度，同时权重计算和特征选择优化了模型的输入，提高了文本分类的准确性和效率。这些技术在自然语言处理（NLP）领域，特别是在文本分类任务中，扮演着至关重要的角色。