文本分类详解：方法与应用

本资源主要介绍的是“第8讲：文本分类”的相关内容，由孙越恒教授提供，针对自然语言处理领域的文本分类进行了深入讲解。文本分类是将文本根据预先定义的类别进行划分，它在自然语言处理中有广泛应用，如词性标注、命名实体识别、作者识别和文档主题分类等。 文本分类的过程通常包括以下几个步骤： 1. **分类技术应用**：涉及的对象如词性、词义、上下文和句子结构等都可能被用于分类。例如，词性标注确定词在句子中的语法角色，词义消歧解决同义词或多义词的正确含义，而命名实体识别则识别出文档中的特定人物、地点或组织等。 2. **一般过程**：文本分类是一个有监督学习过程，首先需要一个固定的文本分类体系（如C={allergy, cold, well}），然后通过训练集来建立数学模型，比如朴素贝叶斯分类。训练集包含预处理过的文本样本和对应的类别标签，通过计算各个属性值的概率分布，训练出能够预测新数据所属类别的模型。 3. **朴素贝叶斯分类**：这是一种基于概率的简单但强大的分类方法，假设各属性值之间相互独立。其关键在于计算每个特征（如词）在不同类别下的条件概率。例如，给定实例E={sneeze, cough, ¬fever}，算法会计算每个词出现于各类别中的概率，以及给定类别下词出现的概率，从而预测实例属于哪个类别。 4. **训练与测试**：训练阶段会用到训练数据，如使用标注工具对数据进行预处理，生成标注样本，接着构建并优化模型。测试阶段则是使用独立的测试集来评估模型性能，包括预测新文本的类别并进行评价。 文本分类技术在实际应用中，例如医疗领域中的疾病诊断、情感分析、新闻主题归类等，都是通过对文本特征的统计分析和概率模型来实现自动化的文本归类。了解和掌握这些技术对于处理大规模文本数据至关重要，特别是在大数据时代，文本分类作为基础技术，对于信息检索、智能推荐等领域具有不可替代的作用。