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自然语言处理第一番之文本分类器

36大数据 43 阅读

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前言

文本分类应该是自然语言处理中最普遍的一个应用,例如文章自动分类、邮件自动分类、垃圾邮件识别、用户情感分类等等,在生活中有很多例子,这篇文章主要从传统和深度学习两块来解释下我们如何做一个文本分类器。

文本分类方法

传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征,从原始文档中提取特征,然后指定分类器如LR、SVM,训练模型对文章进行分类,比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram。
深度学习火了之后,也有很多人开始使用一些经典的模型如CNN、LSTM这类方法来做特征的提取, 这篇文章会比较粗地描述下,在文本分类的一些实验

传统文本分类方法

这里主要描述两种特征提取方法:频次法、tf-idf、互信息、N-Gram。

频次法

频次法,顾名思义,十分简单,记录每篇文章的次数分布,然后将分布输入机器学习模型,训练一个合适的分类模型,对这类数据进行分类,需要指出的时,在统计次数分布时,可合理提出假设,频次比较小的词对文章分类的影响比较小,因此我们可合理地假设阈值,滤除频次小于阈值的词,减少特征空间维度。

TF-IDF

TF-IDF相对于频次法,有更进一步的考量,词出现的次数能从一定程度反应文章的特点,即TF,而TF-IDF,增加了所谓的反文档频率,如果一个词在某个类别上出现的次数多,而在全部文本上出现的次数相对比较少,我们认为这个词有更强大的文档区分能力,TF-IDF就是综合考虑了频次和反文档频率两个因素。

互信息方法

互信息方法也是一种基于统计的方法,计算文档中出现词和文档类别的相关程度,即互信息

N-Gram

基于N-Gram的方法是把文章序列,通过大小为N的窗口,形成一个个Group,然后对这些Group做统计,滤除出现频次较低的Group,把这些Group组成特征空间,传入分类器,进行分类。

深度学习方法

基于CNN的文本分类方法

作者:36大数据
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原文地址:自然语言处理第一番之文本分类器, 感谢原作者分享。

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