中文文本分类实践：布隆过滤器加速分词与停用词处理

"这篇文档是作者云满山头在2012年5月16日分享的一个中文文本分类实验的总结。实验中，作者采用了布隆过滤器来加速分词和去停用词的过程，并使用支持向量机进行训练和测试文档分类。实验样本来源于‘tc-corpus-answer.rar’的txt文件，包括四种类别：历史、计算机、农业和体育。" 本文主要介绍了中文文本分类的基本步骤和实验过程，主要包括以下几个关键知识点： 1. **文本分类**：文本分类是自然语言处理领域的一项任务，旨在根据文本内容将其分配到预定义的类别中。在这个实验中，作者选择了四个类别：C7-History（历史）、C19-Computer（计算机）、C32-Agriculture（农业）和C39-Sports（体育）。 2. **分词**：这是文本处理的第一步，将连续的汉字序列切分成有意义的词汇单元，以便后续分析。在这个实验中，作者没有具体提及使用的分词工具，但它是文本分类过程的重要环节。 3. **去停用词**：去除在文本中频繁出现但通常不携带太多信息的词汇，如“的”、“是”等。为了加速这一过程，作者使用了**布隆过滤器**。布隆过滤器是一种空间效率高的概率数据结构，用于判断一个元素是否可能在一个集合中，可能会有误报（false positive），但不会漏报（false negative）。 4. **特征提取**：通过计算文档中词汇的频率或其他度量方法（如TF-IDF）来形成文档的特征表示。TF-IDF是一种衡量词语在整个文档集中的重要性的方法，它结合了词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。 5. **特征向量**：每个文档被表示为一个特征向量，其维度与选取的特征数量相同。在这个实验中，作者选取了特征向量中互信息最高的FEATURENUM个特征。 6. **训练与测试**：使用支持向量机（SVM）进行模型训练。SVM是一种监督学习算法，常用于分类问题，尤其在小样本情况下表现良好。训练样本用于构建分类模型，而测试样本则用来评估模型的性能。 7. **实验流程**：实验分为两部分，训练样本的处理包括分词、去停用词、特征提取、特征排序、特征选择和模型训练；测试样本的处理则是分词、去停用词和特征向量计算，然后使用训练好的模型进行分类。 这个实验展示了中文文本分类的基本步骤，以及如何利用布隆过滤器提高效率，为后续的文本分类研究提供了一个基础的实践框架。