28、文本分类与信息提取技术详解

文本分类与信息提取技术详解

1. 文本分类相关内容

1.1 语料库建模的作用

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，还能对新的语言数据进行预测。

1.2 监督分类器

• 原理 ：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。
• 应用场景 ：能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、确定蕴含关系等。

1.3 训练监督分类器的数据集划分

在训练监督分类器时，应将语料库划分为三个数据集：
|数据集|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|

1.4 评估监督分类器的注意事项

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。

1.5 常见分类器类型

• 决策树 ：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。