47、文本分类与强化学习的数据处理策略

文本分类与强化学习的数据处理策略

在信息爆炸的时代，文本分类和强化学习在各个领域都有着广泛的应用。然而，它们也面临着一些挑战，如文本分类中的特征词选择和效率问题，以及强化学习中的有限数据问题。下面将详细介绍相关的技术和方法。

文本分类方法

特征词代表性比率

为了选择能够有效代表主题的特征词，我们引入了比率 $tcr_{ti}(w)$。计算方法是将特定主题下包含单词 $w$ 的文档数量，除以所有包含该单词 $w$ 的文档数量。当 $tcr_{ti}(w)$ 逐渐接近 1 时，单词 $w$ 代表主题 $t_i$ 的能力逐渐增强；当该值等于 1 时，意味着单词 $w$ 只出现在这个主题中，而不会出现在其他主题中；当 $tcr_{ti}(w)$ 逐渐降低时，单词 $w$ 代表该主题的能力也随之减弱；当值等于 $\frac{1}{n}$（$n$ 为主题总数）时，单词 $w$ 就无法再代表该主题了。这里的比率 $tcr$ 是一个超参数，它代表了我们选择特征词的严格程度。

类别 - 文本相似度计算

对于待分类的新文档，我们需要计算它与各个类别特征词袋（BoW）之间的相似度，并将文档分类到相似度最高的类别中。具体步骤如下：
1. 将文档分词成一个词袋。
2. 计算每个类别特征词袋与文档词袋的交集单词数量，作为相似度。
定义函数 $f(T_i, w)$ 如下：
[
f(T_i, w) =
\begin{cases}
1, & \text{如果 } w \text{ 在第 } i \text{ 类的词袋中} \
0, & \text{否则}
\en