2、文本风格模型与应用介绍

文本风格模型与应用介绍

1. 文本分类概述与定义

文本分类系统的主要目标是根据文本的内容或风格，自动为其分配预定义的标签。这里的文本指自然语言的书写内容，而非音频或文本图片（如中世纪手稿的扫描件）。文本可以有多种形式，如小说、诗歌、演讲记录、遗嘱信件、博客文章、推文集合等。

文本存储格式多样，包括结构化（如 XML 格式，文档结构和逻辑组件清晰）、半结构化（如带有 HTML 标签的网页，逻辑结构部分呈现）和非结构化（如口语转录，可视为单词流）。文档结构对某些应用有用，对另一些则并非关键。目标文本可以是整个作品的一部分，如小说的章节、戏剧的场景或电子邮件的段落。文档还可能关联表格、图形、图片、视频或超链接等非文本元素，这些元素对确定真实标签有帮助，但这里主要关注文本内容。

标签代表了感兴趣的可能类别，可看作对分类任务无实际意义的标签。标签可以是候选作者姓名（如莎士比亚、马洛、培根）、文本体裁（如戏剧、诗歌、小说）、关键词或主题，甚至是二元答案（如是或否）。确定标签时会遇到多种情况：
- 可能类别集合可能只有两个，如判断文本作者性别或是否为单人创作。
- 通常目标标签是一组可能答案，测试文档只能分配一个标签，如语言识别。
- 有时一个文档可分配多个标签，如新闻快讯可能有“科技”“印度”“新兴市场”等关键词。

预定义标签还可形成更复杂的结构，如树形结构。这种情况下，输入文本可分配多个标签、关键词或描述符，这对应使用受控词汇表的自动索引过程，如医学主题词表（MeSH）包含 25000 多个描述符。

文本分类应用大致可分为两个主要子领域：
1. 基于语义的分配 ：帮助用户探