文档分类的实现原理

文本分类是自然语言处理领域比较常见的一类任务，一般是给定多个文档类别，将文档或语句归类到某个类别中。其本质是文本特征提取+机器学习的多分类问题。解决此问题，最终实现文本分类预测的一般步骤总结如下。

1.  文档标注

文本分类任务可使用机器学习的多分类算法的思路解决，为了满足训练模型的需要，首先要将样本文档库中的所有文档打标签，将每个文档标注为待预测类别。若文档库中的文档已做好分类，此步骤可以省略。文档打标签的工作一般由人工完成，由于机器学习算法对训练样本数据的规模有要求，一般来说，训练出较准确的模型，至少需要5000以上的样本数据。所以文档标注工作是在5000以上的样本文档库中进行的，需要花费大量的重复劳动才能完成。

为减少标注工作量，可以借鉴半监督学习的思路，先尝试文本聚类的方式对样本库中的部分文档进行聚类，然后再人工修正聚类结果中分类错误的样本，最后对所有文档进行聚类。

2.  文档格式转换

样本文档库中的数据一般为Word、PDF、Excel等格式，为方便后期做向量化处理，需要将文档转换为Txt格式，转换后的文档中不含图片、不含格式，是纯文本。

3.  生成词典

提取文档中的特征，首先要针对整个文档库构建词典，构建词典的步骤如下。

（1） 中文分词

使用中文分词技术可以将文档切割成词汇，常用的中文分词工具包是结巴分词器，该分词器支持全模式、精确模式、搜索引擎模式、基于 TF-IDF算法的关键词抽取模式共四种分词方式。建议使用精确模式或关键词抽取模式。

（2） 去停用词

停用词是指文档中的连接字、标点符号、数字等，停用词在中文文档中大篇幅存在，且不能代表文档的关键含义，对分类无价值。去掉停用词可以减少文档分词后的词汇量，提高计算效率。

（3） 去低频词

低频词是指文档中出现次数小于5次的词汇，与停用词相同，低频词对文档分类亦无价值，去掉低频词有利于缩短文档分类的建模时间。

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