文本分類常用方法

⑴ 文本分析的三種方法

文本分析的三種方法是：詞頻統計、情感分析和主題建模。

文本分析的方法及其應用

1、文本分類的應用

文本分類是一種將文本按照預先定義的類別或標簽進行自動分類的方法。它可以應用於垃圾郵件過濾、新聞分類、情感分析等領域。通過文本分類，我們可以快速准確地從大量文本數據中提取出所需信息，為用戶提供個性化的推薦和服務。

2、文本聚類的應用

文本聚類是一種將相似的文本聚集在一起的方法。它能夠根據文本的內容和特徵將文本進行自動分組，從而揭示出文本數據中的潛在模式和結構。文本聚類可以應用於新聞聚合、用戶畫像分析等領域，為用戶提供更加精準的信息推送和個性化的服務。

3、關系抽取的應用

關系抽取是一種從文本中提取實體之間關系的方法。它能夠自動識別並提取出文本中的實體和它們之間的關系，如產品與價格之間的關系、人物之間的關系等。關系抽取可以應用於知識圖譜構建、問答系統等領域，為用戶提供更加精確的信息查詢和知識獲取渠道。

⑵ 文本分類的方法

文本分類問題與其它分類問題沒有本質上的區別，其方法可以歸結為根據待分類數據的某些特徵來進行匹配，當然完全的匹配是不太可能的，因此必須（根據某種評價標准）選擇最優的匹配結果，從而完成分類。 後來人們意識到，究竟依據什麼特徵來判斷文本應當隸屬的類別這個問題，就連人類自己都不太回答得清楚，有太多所謂「只可意會，不能言傳」的東西在裡面。人類的判斷大多依據經驗以及直覺，因此自然而然的會有人想到何讓機器像人類一樣自己來通過對大量同類文檔的觀察來自己總結經驗，作為今後分類的依據。這便是統計學習方法的基本思想。
統計學習方法需要一批由人工進行了准確分類的文檔作為學習的材料（稱為訓練集，注意由人分類一批文檔比從這些文檔中總結出准確的規則成本要低得多），計算機從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類的規則，這個過程被形象的稱為訓練，而總結出的規則集合常常被稱為分類器。訓練完成之後，需要對計算機從來沒有見過的文檔進行分類時，便使用這些分類器來進行。這些訓練集包括sogou文本分類分類測試數據、中文文本分類分類語料庫，包含Arts、Literature等類別的語料文本、可用於聚類的英文文本數據集、網易分類文本分類文本數據、tc-corpus-train(語料庫訓練集，適用於文本分類分類中的訓練)、2002年中文網頁分類訓練集CCT2002-v1.1等。
現如今，統計學習方法已經成為了文本分類領域絕對的主流。主要的原因在於其中的很多技術擁有堅實的理論基礎（相比之下，知識工程方法中專家的主觀因素居多），存在明確的評價標准，以及實際表現良好。統計分類演算法
將樣本數據成功轉化為向量表示之後，計算機才算開始真正意義上的「學習」過程。常用的分類演算法為：
決策樹，Rocchio，樸素貝葉斯，神經網路，支持向量機，線性最小平方擬合，kNN，遺傳演算法，最大熵，Generalized Instance Set等。在這里只挑幾個最具代表性的演算法侃一侃。
Rocchio演算法
Rocchio演算法應該算是人們思考文本分類問題時最先能想到，也最符合直覺的解決方法。基本的思路是把一個類別里的樣本文檔各項取個平均值（例如把所有 「體育」類文檔中詞彙「籃球」出現的次數取個平均值，再把「裁判」取個平均值，依次做下去），可以得到一個新的向量，形象的稱之為「質心」，質心就成了這 個類別最具代表性的向量表示。再有新文檔需要判斷的時候，比較新文檔和質心有多麼相像（八股點說，判斷他們之間的距離）就可以確定新文檔屬不屬於這個類。 稍微改進一點的Rocchio演算法不僅考慮屬於這個類別的文檔（稱為正樣本），也考慮不屬於這個類別的文檔數據（稱為負樣本），計算出來的質心盡量靠近正樣本同時盡量遠離負樣本。Rocchio演算法做了兩個很致命的假設，使得它的性能出奇的差。一是它認為一個類別的文檔僅僅聚集在一個質心的周圍，實際情況往往不是如此（這樣的數據稱為線性不可分的）；二是它假設訓練數據是絕對正確的，因為它沒有任何定量衡量樣本是否含有雜訊的機制，因而也就對錯誤數據毫無抵抗力。
不過Rocchio產生的分類器很直觀，很容易被人類理解，演算法也簡單，還是有一定的利用價值的，常常被用來做科研中比較不同演算法優劣的基線系統（Base Line）。
樸素貝葉斯演算法
貝葉斯演算法關注的是文檔屬於某類別概率。文檔屬於某個類別的概率等於文檔中每個詞屬於該類別的概率的綜合表達式。而每個詞屬於該類別的概率又在一定程度上 可以用這個詞在該類別訓練文檔中出現的次數（詞頻信息）來粗略估計，因而使得整個計算過程成為可行的。使用樸素貝葉斯演算法時，在訓練階段的主要任務就是估計這些值。
樸素貝葉斯演算法的公式並不是只有一個。
首先對於每一個樣本中的元素要計算先驗概率。其次要計算一個樣本對於每個分類的概率，概率最大的分類將被採納。所以
其中P(d| Ci)=P(w1|Ci) P(w2|Ci) …P(wi|Ci) P(w1|Ci) …P(wm|Ci) （式1）
P(w|C)=元素w在分類為C的樣本中出現次數/數據整理後的樣本中元素的總數(式2)
這其中就蘊含著樸素貝葉斯演算法最大的兩個缺陷。
首先，P(d| Ci)之所以能展開成（式1）的連乘積形式，就是假設一篇文章中的各個詞之間是彼此獨立的，其中一個詞的出現絲毫不受另一個詞的影響（回憶一下概率論中變 量彼此獨立的概念就可以知道），但這顯然不對，即使不是語言學專家的我們也知道，詞語之間有明顯的所謂「共現」關系，在不同主題的文章中，可能共現的次數 或頻率有變化，但彼此間絕對談不上獨立。
其二，使用某個詞在某個類別訓練文檔中出現的次數來估計P(wi|Ci)時，只在訓練樣本數量非常多的情況下才比較准確（考慮扔硬幣的問題，得通過大量觀 察才能基本得出正反面出現的概率都是二分之一的結論，觀察次數太少時很可能得到錯誤的答案），而需要大量樣本的要求不僅給前期人工分類的工作帶來更高要求 （從而成本上升），在後期由計算機處理的時候也對存儲和計算資源提出了更高的要求。
但是稍有常識的技術人員都會了解，數據挖掘中佔用大量時間的部分是數據整理。在數據整理階段，可以根據詞彙的情況生成字典，刪除冗餘沒有意義的詞彙，對於單字和重要的片語分開計算等等。
這樣可以避免樸素貝葉斯演算法的一些問題。其實真正的問題還是存在於演算法對於信息熵的計算方式。
樸素貝葉斯演算法在很多情況下，通過專業人員的優化，可以取得極為良好的識別效果。最為人熟悉的兩家跨國軟體公司在目前仍採用樸素貝葉斯演算法作為有些軟體自然語言處理的工具演算法。
kNN演算法
最近鄰演算法（kNN）：在給定新文檔後，計算新文檔特徵向量和訓練文檔集中各個文檔的向量的相似度，得到K篇與該新文 檔距離最近最相似的文檔，根據這K篇文檔所屬的類別判定新文檔所屬的類別（注意這也意味著kNN演算法根本沒有真正意義上的「訓練」階段）。這種判斷方法很 好的克服了Rocchio演算法中無法處理線性不可分問題的缺陷，也很適用於分類標准隨時會產生變化的需求（只要刪除舊訓練文檔，添加新訓練文檔，就改變了 分類的准則）。
kNN唯一的也可以說最致命的缺點就是判斷一篇新文檔的類別時，需要把它與現存的所有訓練文檔全都比較一遍，這個計算代價並不是每個系統都能夠承受的（比 如我將要構建的一個文本分類系統，上萬個類，每個類即便只有20個訓練樣本，為了判斷一個新文檔的類別，也要做20萬次的向量比較！）。一些基於kNN的 改良方法比如Generalized Instance Set就在試圖解決這個問題。
kNN也有另一個缺點，當樣本不平衡時，如一個類的樣本容量很大，而其他類樣本容量很小時，有可能導致當輸入一個新樣本時，該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本佔多數。 SVM(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中。
支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的，根據有限的樣本信息在模型的復雜性（即對特定訓練樣本的學習精度，Accuracy）和學習能力（即無錯誤地識別任意樣本的能力）之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力（或稱泛化能力）。
SVM 方法有很堅實的理論基礎，SVM 訓練的本質是解決一個二次規劃問題（Quadruple Programming，指目標函數為二次函數，約束條件為線性約束的最優化問題），得到的是全局最優解，這使它有著其他統計學習技術難以比擬的優越性。 SVM分類器的文本分類效果很好，是最好的分類器之一。同時使用核函數將 原始的樣本空間向高維空間進行變換，能夠解決原始樣本線性不可分的問題。其缺點是核函數的選擇缺乏指導，難以針對具體問題選擇最佳的核函數；另外SVM 訓練速度極大地受到訓練集規模的影響，計算開銷比較大，針對SVM 的訓練速度問題，研究者提出了很多改進方法，包括Chunking 方法、Osuna演算法、SMO 演算法和交互SVM 等。SVM分類器的優點在於通用性較好，且分類精度高、分類速度快、分類速度與訓練樣本個數無關，在查准和查全率方面都略優於kNN及樸素貝葉斯方法。

⑶ 文本分類文本分類方法

文本分類問題作為分類問題的一種，主要目標是根據文本的特徵將其歸入預定義的類別。方法主要包括詞匹配法、知識工程方法和統計學習法。

詞匹配法是早期的嘗試，簡單地通過文檔中是否包含類名或同義詞來判斷分類。然而，這種方法過於機械，分類效果有限。知識工程方法藉助專業人員制定推理規則，文檔需滿足規則才能歸類，准確度提升，但依賴規則質量，人力成本高且不具備推廣性。

統計學習法興起後，人們意識到需要讓機器通過觀察大量同類文檔學習經驗，如樸素貝葉斯法。這種方法需要人工分類的訓練數據，通過挖掘數據中的規律形成分類器。統計學習法如今已成為文本分類的主流，得益於理論基礎、明確的評價標准和實際表現。

代表性演算法如Rocchio演算法，基於文檔向量的質心來判斷類別，但假設條件過於理想。樸素貝葉斯演算法利用詞頻估計概率，但假設詞間獨立且樣本數量足夠大。kNN演算法則通過比較相似度確定類別，但計算成本高。SVM通過解決二次規劃問題，具有全局最優解，但核函數選擇和訓練成本是其挑戰。

⑷ 分類和聚類的區別及各自的常見演算法

1、分類和聚類的區別：
Classification (分類)，對於一個classifier，通常需要你告訴它「這個東西被分為某某類」這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行「學習」，從而具備對未知數據進行分類的能力，這種提供訓練數據的過程通常叫做supervised learning (監督學習)，
Clustering (聚類)，簡單地說就是把相似的東西分到一組，聚類的時候，我們並不關心某一類是什麼，我們需要實現的目標只是把相似的東西聚到一起。因此，一個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了，因此 clustering 通常並不需要使用訓練數據進行學習，這在Machine Learning中被稱作unsupervised learning (無監督學習).
2、常見的分類與聚類演算法
所謂分類，簡單來說，就是根據文本的特徵或屬性，劃分到已有的類別中。如在自然語言處理NLP中，我們經常提到的文本分類便就是一個分類問題，一般的模式分類方法都可用於文本分類研究。常用的分類演算法包括：決策樹分類法，樸素貝葉斯分類演算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器，神經網路法，k-最近鄰法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分類法等等。
分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數據的時候，如果通過預處理使得數據滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。
而K均值(K-mensclustering)聚類則是最典型的聚類演算法(當然，除此之外，還有很多諸如屬於劃分法K中心點（K-MEDOIDS）演算法、CLARANS演算法；屬於層次法的BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；基於密度的方法：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等；基於網格的方法：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；基於模型的方法)。