自然语言处理总复习（八）—— 文本分类

一、相关概念和介绍

（一）分类技术在自然语言中的应用

（二）文本分类的一般过程

1. 一些名词

• 训练集
• 数学模型
• 训练过程
• 测试集
• 评价

2. 分类过程展示

二、分类方法

（一）朴素贝叶斯分类

1. 假设

2. 参数计算

3. 算法（训练）

4. 举例

5. 讨论

（二）K近邻

1. 介绍

2. 算法

3. KNN中的相似度量

• 最简单的是欧式距离
• 最常用的还是用TF-IDF 计算权重，用Cosine计算相似度的方法

4. 图示

（三）决策树分类和最大熵分类

（四）支持向量机分类