文本分类：特征选择与信息增益方法综述

本文档深入探讨了特征选择在文本分类中的重要性及其应用，以清华大学自然语言处理组郑亚斌的研究成果为基础，提供了一个全面的概述。文本分类是指根据给定的分类体系，将文本归入预定义的类别，如新闻的体育、政治或军事分类，以及垃圾邮件的判定等。分类任务可以分为二类问题（如是否为垃圾邮件）和多类问题，甚至涉及多标签分类。 特征选择是文本分类的关键步骤，它涉及到两个主要的统计概念：Term Frequency (TF) 和 Document Frequency (DF)。TF衡量一个词在特定文档中的出现频率，而DF则是指该词在整个文集中的出现次数。通过设定阈值，可以去除TF过低（缺乏代表性）或DF过高（缺乏区分度）的特征，以减少噪音并提高分类的效率。 信息增益（Information Gain, IG）作为特征选择的另一个重要指标，衡量的是一个特征对整个分类任务的信息贡献，即该特征能够帮助减小分类的不确定性。通过计算未使用特征前后的熵差，信息增益可以帮助选择最具区分力的特征。 文章中提到两种主要的文本分类方法：人工方法和自动方法。人工方法依赖于专家知识，虽然结果直观但耗时且准确率较低；而自动方法，通常基于机器学习算法，尽管可能结果难以理解，但速度快，准确率通常在60%以上，且更具有可信度。 文本分类过程包括预处理步骤，如HTML标签移除、停用词过滤、词干还原（英语）或分词、词性标注（中文）、以及统计词频和DF。在训练过程中，会构建特征表示，如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），并通过学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机等训练分类器。新文本则经过相同的特征抽取和表示后，由分类器进行预测。 本文档详细介绍了文本分类的基础概念、应用场景、方法策略，以及特征选择在其中的作用，为理解和实践文本分类提供了有价值的参考。