北京大学自动文本分类讲义

"北京大学有关自动文本分类的PPT" 自动文本分类是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它涉及如何利用计算机自动将文本按照预定义的主题或者类别进行划分。在这个主题下，我们可以深入探讨以下几个核心知识点： 1. **词典**：在文本分类中，词典是指包含所有可能词汇的集合，它是建立文本表示的基础。词典通常由大量词汇组成，对于中文文本分类，还需要处理中文特有的词形变化和词序问题。 2. **向量空间模型（VSM）**：文本分类常采用向量空间模型来表示文本。每个文本被转换为一个向量，其中每个维度对应词典中的一个词，值可能是词频、TF-IDF或其他权重。 3. **文本表示**：文本表示是将文本转化为可供机器处理的形式。这通常包括词袋模型、TF-IDF、词向量（如Word2Vec或GloVe）等方法，目的是捕捉词与词之间的关系并忽略语序信息。 4. **词项权重**：在VSM中，词项权重如TF-IDF是衡量词在文档中重要性的指标。TF表示词在文档中的频率，IDF则反映了词在整个语料库中的稀有程度。 5. **停用词**：停用词是那些在文本中频繁出现但对理解文本主题贡献不大的词，例如“的”、“是”等。在预处理阶段，通常会去除这些词以减少噪声。 6. **索引词/关键词**：索引词或关键词是用于概括文档内容的代表性词语，它们通常作为分类的依据。选择合适的索引词对于提高分类准确性和效率至关重要。 7. **词干提取**：词干提取是将单词还原为其基本形式，例如英文中的"countries"到"country"，有助于减少词汇形态变化带来的复杂性。 8. **中文切词**：中文文本处理中，由于没有明显的词边界，需要通过切词将连续的字符序列分割成单独的词，如“网络与分布式系统实验室”切分为“网络”、“与”、“分布式”、“系统”、“实验室”。 9. **分类过程**：文本分类通常包括文本预处理、特征提取、模型训练和预测等步骤。预处理包括清洗、分词、词干化等；特征提取将文本转化为数值向量；模型训练是用已标注数据学习分类规则；预测则应用于未知类别的文本。 10. **构建分类器的方法**：有许多方法可用于构建文本分类器，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络（如深度学习的卷积神经网络和循环神经网络）以及K-近邻法（K-NN）。Rocchio方法是一种基于反馈的学习策略，常用于调整查询向量以提高检索性能。 11. **Rocchio方法**：Rocchio算法主要用于信息检索，它通过迭代更新查询向量，结合正例、反例和原始查询的特征，来优化查询的表示，从而更准确地定位相关文档。 12. **k-近邻法（k-NN）**：k-NN是一种懒惰学习方法，它不建立模型，而是基于测试样本的k个最近邻的类别来决定其分类。k的选择和距离度量对分类效果有很大影响。 以上就是自动文本分类中的关键概念和技术，理解并掌握这些知识点对于进行有效的文本分类至关重要。通过深入学习和实践，可以提升文本处理和信息检索的能力。