28、自然语言处理中的分类与信息提取技术

自然语言处理中的分类与信息提取技术

1. 分类技术概述

在自然语言处理（NLP）中，对语料库中的语言数据进行建模具有重要意义。它不仅能帮助我们理解语言模式，还可用于对新的语言数据进行预测。监督分类器是其中一种常用的工具，它利用带标签的训练语料库来构建模型，基于输入的特定特征预测其标签。

1.1 监督分类器的应用范围

监督分类器可以执行多种NLP任务，具体如下：
- 文档分类
- 词性标注
- 句子分割
- 对话行为类型识别
- 确定蕴含关系等

1.2 训练监督分类器的数据集划分

在训练监督分类器时，需要将语料库划分为三个数据集：
|数据集名称|作用|
| ---- | ---- |
|训练集|用于构建分类器模型|
|开发测试集|帮助选择和调整模型的特征|
|测试集|评估最终模型的性能|

1.3 评估监督分类器的注意事项

在评估监督分类器时，务必使用未包含在训练集或开发测试集中的新数据。否则，评估结果可能会过于乐观，不能真实反映模型的性能。

1.4 常见分类器类型

1.4.1 决策树

决策树是自动构建的树状流程图，根据输入值的特征为其分配标签。它易于解释，但在处理特征值相互作用以确定正确标签的情况时效果不佳。

1.4.2 朴素贝叶斯分类器

在朴素贝叶斯分类器中，每个特征独立地对标签决策做出贡献，允许特征值相互作用。然而，当两个或多个特征高度相关时，可能会出现问题。

1.4.3 最大熵分类器