28、自然语言处理中的文本分类与信息提取

自然语言处理中的文本分类与信息提取

1. 文本分类概述

对语料库中的语言数据进行建模，有助于我们理解语言模式，并对新的语言数据进行预测。监督分类器利用带标签的训练语料库来构建模型，该模型基于输入的特定特征预测输入的标签。监督分类器可执行多种自然语言处理（NLP）任务，包括文档分类、词性标注、句子分割、对话行为类型识别以及确定蕴含关系等。

在训练监督分类器时，应将语料库分为三个数据集：
- 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。

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。

2. 常见分类器介绍

• 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。虽然易于解释，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。
• 朴素贝叶斯分类器 ：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，但当两个或多个特征高度相关时可能会出现问题。
• 最大熵分类器 ：使用的基本模型与朴素贝叶斯类似，但采用迭代优化方法来找到使训练集概率最大化的特征权重集。

大多数从语料库自动构建的模型是描述性的，它们能让我们了解哪些特征与给定模式或结构相关，但无法提供这些特征与模式之间的因果关系信息。

3. 进一步学习资源

• 如需本章的更多材料以及如何安装