“文本分类-哈尔滨工业大学信息检索实验室,介绍了文本分类的基本概念和方法,包括特征提取、主要分类算法,如Rocchio法、贝叶斯和K近邻,以及决策树。”
在文本分类中,其核心目标是根据给定的文本实例,将其归属到预先定义的一系列类别中。这一过程通常是有监督的,因为类别是由人类预先设定的,并且需要已标注的数据来训练模型。分类可以分为两类问题(二元分类)和多类问题(多元分类),其中多类问题可以通过拆解成多个二元问题来解决。有时,一个文本可能同时属于多个类别,这种情况下称为多标签分类。
中图分类法是一个具体的分类体系例子,涵盖了广泛的学科领域,如马列主义、哲学、社会科学、自然科学等。在实际应用中,文本分类的系统结构通常包括标注工具、机器学习工具、模型数据、训练集和测试集。预处理是分类过程的关键步骤,涉及文本清洗、词干提取、去除停用词等。之后,通过特征提取将文本转换为机器可理解的形式,常见的方法有词袋模型、TF-IDF等。
主要的分类算法包括:
1. Rocchio法:一种基于向量空间模型的迭代算法,常用于信息检索中的查询改进。
2. 贝叶斯分类:基于概率理论的分类方法,如朴素贝叶斯,假设特征之间相互独立。
3. K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN):利用最近邻的类别决定待分类项的类别,是一种懒惰学习方法。
4. 决策树:通过构建树状模型来进行分类决策,如ID3、C4.5和CART算法。
评估分类器性能的指标通常包括精确率、召回率和F1分数。精确率是正确分类的实例占预测为该类的实例的比例,召回率是正确分类的实例占实际该类实例的比例,而F1分数是精确率和召回率的调和平均值。宏平均和微平均是计算这些指标时的不同策略,宏平均对每个类别分别计算然后取平均,而微平均则是对所有样本计算。
在实际操作中,文本分类流程大致如下:首先,收集并标注训练集和测试集;接着,对文本进行预处理;然后,提取特征;再用这些特征训练模型;最后,通过评估指标(如精确率、召回率、F1分数)来衡量模型的性能。这个过程可以应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件检测等多个领域。