中文文本分类：Term粒度与特征选择

"Term粒度在中文文本分类中的探讨，主要对比了词特征与Bigram特征，强调了中文分词的复杂性和Bigram的简单效果。文中还提及在理想情况下，即使分词完全准确，也可能在低维度下获得较好的文本分类结果，但现实情况往往无法实现这种准确性。此外，文本分类的定义、应用、方法和过程也进行了概述，包括人工分类与自动学习方法的比较，以及预处理、特征抽取和向量空间模型在文本表示中的作用。" 在文本分类中，Term粒度是一个关键的概念，它关乎如何选择和处理文本中的基本单位。标题提到的“Term粒度”是指在中文环境下，我们是选择单个词（词特征）还是词组（如Bigram）作为分类的特征。词特征通常反映了文本的基本单元，而Bigram特征则考虑了连续两个词的组合，这在一定程度上捕获了词汇之间的关联信息。 中文文本分类相较于英文，面临更大的挑战，因为中文需要进行分词，这是一个学术难题。分词不准确会直接影响分类的效果。描述中提到，如果假设分词100%准确，那么在低维度的特征空间中可能会得到较好的分类结果。然而，在实际操作中，完全准确的分词几乎是不可能的，这给中文文本分类带来了困难。 文本分类的应用广泛，包括垃圾邮件过滤、新闻分类、词性标注、词义消歧和论文领域划分等。在方法上，可以分为人工分类和自动分类。人工分类虽然直观但效率低下，准确率不稳定；自动分类通过机器学习能够达到更高的准确率，但结果可能较难解释。文本分类过程通常包括预处理（如去除HTML标签、停用词、词根还原、中文分词等）、特征抽取（如词频统计、TF-IDF等）、特征表示（如向量空间模型）和学习及分类。 预处理阶段，中文文本特别需要注意分词，这是中文特有的步骤，因为中文没有明显的词边界。此外，词频统计和TF-IDF等方法用于量化特征的重要性，帮助构建文本的向量表示，进而输入到分类器中进行训练和预测。 Term粒度的选择和中文分词的准确性是中文文本分类中的核心问题，而整个文本分类流程涉及到多个步骤，每一步都对最终的分类性能有重要影响。