中文文本分类反馈学习：提升与优化

"这篇硕士学位论文主要探讨了中文文本分类中的反馈学习策略，旨在解决因训练数据有限和类别内容变化导致的分类问题。作者张治国在情报学专业导师刘怀亮的指导下，深入研究了文本分类的关键技术，包括分词、文本表示、特征选取、权重计算、分类算法（如支持向量机和K最近邻）以及性能评估。实验对比了不同特征选取方法和参数对分类效果的影响，并构建了一个基于反馈学习的中文文本分类模型，强调了反馈学习在提升分类性能和应对样本质量及不确定性中的作用。论文提出了‘训练-分类-反馈’的学习模式，适用于训练不足或快速更新的分类任务，有助于分类器性能的逐步优化和稳定。关键词涵盖了支持向量机、K最近邻、文本分类和反馈学习。" 在中文文本分类领域，由于互联网信息爆炸式增长，有效收集和整理信息变得至关重要。文本分类技术能够自动化这一过程，但面临训练数据限制和类别演化的问题。反馈学习是一种应对策略，它允许系统根据用户的反馈动态调整分类模型，减少错误和遗漏。论文详细分析了各种特征选取方法（如信息增益、互信息、期望交叉熵、χ2统计量和文本证据权），并研究了它们对分类性能的影响。此外，还探讨了特征向量维度、核函数选择以及K值对支持向量机和K最近邻分类器性能的影响。 作者构建的反馈学习模型不仅限于理论研究，还在实际训练集和非训练集上进行了实验，验证了反馈学习对于提升分类性能的显著效果，同时也指出训练样本质量和用户反馈的不确定性对系统性能的重要性。提出的‘训练-分类-反馈’模式提供了一种持续改进分类器的方法，特别适用于那些训练数据不足或类别快速演变的场景。 这篇论文对中文文本分类的反馈学习进行了全面而深入的研究，提供了丰富的实验数据和理论分析，对于进一步优化文本分类算法和应对信息动态变化具有重要的理论与实践价值。