中文文本分类技术研究

中文文本分类技术研究

张鹤瀛

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一、数据收集

中文文本分类的数据收集是任务的重要一环，它需要获取用于训练和测试模型的文本数据。数据收集需要注意确定从何处获取文本数据。可能的数据来源包括：已有的开放数据集、爬虫、自有数据。使用网络爬虫从互联网上抓取相关文本数据。确保遵守网站的爬取规则和法律法规。

还需要确保收集到的数据样本具有多样性，涵盖各个类别，并能够反映模型可能在实际应用中面对的各种情况。

二、数据预处理

（一）文本清洗

文本清洗旨在去除文本中的噪声、无关信息和其他干扰，以确保模型能够更好地理解和学习有效的特征。具体步骤即是移除文本中的无关字符、标点符号、HTML标签等。

（二）分词

中文是一种象形文字，词汇之间没有空格分隔，因此分词是将连续的汉字序列划分成有意义的词语，有助于表达文本的语义。适当的分词可以更好地反映文本的语言结构，提取关键信息。中文分词是必要的，因为汉字之间没有空格，分词可以将句子划分成有意义的词汇单位。常见的中文分词工具包括jieba、pkuseg等。

（三）去停用词

文中包含大量的停用词，这些词通常在不同的文本中频繁出现，但对于文本分类任务贡献较少。去除停用词可以显著减小特征空间，提高模型训练和推断的效率。并且去除这些停用词有助于模型更关注实质性的信息，提高模型对于不同文本的泛化能力。

三、文本特征提取

（一）词袋模型

词袋模型模型下，像是句子或是文件这样的文字可以用一个袋子装着这些词的方式表现，这种表现方式不考虑文法以及词的顺序。

（二）TF-IDF

TF-IDF是一种用于衡量文本中词语重要性的统计方法。其基本原理如下：

1.词频（TF）：衡量一个词在文本中出现的频率。它是一个相对的度量，通常用一个词在文本中出现的次数除以文本中所有词语的总数。

2.TF-IDF计算：将词频和逆文档频率相乘，得到TF-IDF值。这个值衡量了一个词在文本中的重要性，高频出现但在整个语料库中普遍出现的词，其TF-IDF值较低，反之亦然。

3.向量化：将每个文本的TF-IDF值组成的向量作为特征表示，可以得到一个TF-IDF矩阵，其中每行代表一个文本，每列代表一个词的TF-IDF值。

TF-IDF的作用是突出在某一文档中频繁出现，同时在整个语料库中较为罕见的词语，强调了文本的关键信息，对文本分类任务有助于提取重要特征。

（三）N-gram模型

1.构建N-gram序列：在文本的词语序列中，按照N的大小构建N-gram序列。对于bigram，就是从第一个词开始，每次取两个相邻的词；对于trigram，就是每次取三个相邻的词，以此类推。

2.特征表示： 将N-gram序列作为特征，可以将其看作一种考虑了词语顺序的文本表示。这样的特征在一定程度上能够捕捉短语和上下文信息。

3.向量化： 可以将N-gram序列转换成数学向量，作为输入传递给分类模型。

四、文本分类模型选择

（一）传统浅层模型

1.朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的统计学习方法。贝叶斯定理描述了在已知先验信息的情况下，如何更新我们对事件的概率估计。"朴素"意味着朴素贝叶斯分类器对于特征之间的条件独立性做了强烈的假设。具体而言，给定类别Ci，特征向量X的各个维度x1，x2，……,xn是条件独立的：

P（X|Ci）=P（x1|Ci）P（x2|Ci）……P（xn|Ci）

这个假设是为了简化计算，使得朴素贝叶斯模型更易于训练和推断。

2.KNN

K近邻(KNearestNeighbor)是模式识别领域非常著名的统计算法，K近邻分类算法也是最早应用于自动文本分类的机器学习算法之一,K近邻分类器具有良好的文本分类效果，是非参数法中最重要的方法之一[2]。通过计算待分类样本与训练集中最近邻居之间的距离，然后根据最近邻的标签进行分类。

3.SVM

SVM的目标是找到一个超平面，使得不同类别的样本在特征空间中的间隔最大化。由于支持向量机分类算法在解决比较小的样本、非线性及高维摸式的识别问题中表现出很多独特的优势,支持向量机分类算法己成为了机器学习领域的一个研就热点。[3]在文本分类中的应用通常涉及将文本数据映射到高维特征空间，并找到一个最佳的超平面，以在该空间中最好地区分不同类别。在处理高纬度数据和二分类问题时表现优秀，且对小样本的数据不容易出现过拟合。

（二）深度学习模型

1.CNN

TextCNN专门用于处理文本数据，是一种CNN的变种。TextCNN的核心思想是通过卷积操作捕捉文本中的局部特征，然后通过池化和全连接层进行分类。[4]这种结构在处理文本分类问题上表现出色，尤其适用于短文本或句子的分类任务。在实践中，可以根据任务的要求和数据的性质调整模型的参数和架构。。

输入层：

将文本中的单词映射为词嵌入向量。这些向量可以使用预训练的词嵌入模型或者在训练过程中学习得到。

卷积层：

使用多个不同大小的卷积核（通道），每个卷积核负责捕捉不同长度的短语特征。这样模型能够同时捕捉单词、二元组、三元组等不同层次的语法和语义信息。然后卷积核沿着词嵌入序列进行滑动，通过卷积操作提取局部特征

[5]。

池化层：

对每个通道的卷积结果进行最大池化或平均池化，降低特征图的维度。这有助于保留关键信息，同时减小模型复杂度。

全连接层：

将池化层的输出连接到一个全连接层，以进行最终的分类决策。

输出层：

使用Softmax函数将网络的输出转换为类别概率分布，以进行多类别分类。

2.RNN

循环神经网络RNN（RecurrentNeuralNetwork）在中文文本分类任务中得到广泛应用。RNN能够处理不同长度的文本序列，并捕捉文本中的上下文信息，对于理解长文本或者句子中的语境非常有帮助[6]。下面是RNN按时间线展开图：

输入层：同CNN。

RNN层：

RNN可以是单层或多层的结构。多层RNN有助于学习更复杂的文本序列表示。传统的RNN存在梯度消失的问题，可以使用LSTM（长短时记忆网络）或GRU（门控循环单元）等门控循环神经网络的变体，以更好地捕捉长距离的依赖关系[7]。

循环过程：

RNN通过在每个时间步上循环连接，逐步处理文本序列的每个词语。

输出层：同RNN。

五、评估指标

中文文本分类任务的评价指标通常包括以下几个常见的：

1. 准确率（Accuracy）：分类正确的文本数量占总文本数量的比例。适用于各类别样本数量相对平衡的情况。

2.精确度（Precision）：正类别被正确分类的文本数量占所有被分类为正类别的文本数量的比例。用于关注模型在某一类别上的分类准确性。

选择合适的评价指标取决于具体的任务需求和数据特点。例如，对于类别不平衡的情况，精确度可能不是一个合适的主要指标。

结论

本文主要介绍了中文文本分类的基本步骤，介绍了一些文本特征提取和分类模型。其中分类模型的浅层学习和深层学习在不同方面有着各自的优劣势。以下是对它们的比较和结论：

浅层学习的优势在于高计算效率、易解释性和低数据需求。浅层学习模型通常计算效率较高，尤其适用于资源受限的环境。由于模型结构相对简单，模型的预测结果更容易被解释和理解。

深层学习优势在于高理解能力、多层次结构和较强的适应性。深度学习模型能够自动学习高级抽象的特征表征，提高模型对复杂数据的理解能力。

参考文献

[1]靳小波.文本分类综述[J].自动化博览,2006(S1):24+26+28-29.

[2]谢承旺.不同种类支持向量机算法的比较研究[J].小型微型计算机系统,2008(01):106-109.作者介绍：张鹤瀛，女，汉族，辽宁沈阳，2002年5.9，高中，研究方向：自然语言处理。