47、文本分类、逻辑推理与Web个性化的创新技术

文本分类、逻辑推理与Web个性化的创新技术

一、HIClass系统：超交互式文本分类

1.1 背景与动机

在当今信息爆炸的时代，文本分类在垃圾邮件过滤、电子邮件路由、网页目录维护和新闻过滤等诸多领域有着广泛的应用。然而，大多数文本分类研究的假设在现实生活中往往难以成立。例如，简单的词袋模型、固定的标签集以及具有代表性的标注语料库等条件，在实际场景中常常无法满足。因此，需要一种能够结合人类认知能力和自动学习能力的文本分类系统，HIClass系统应运而生。

1.2 HIClass系统概述

HIClass是一个交互式的多类别、多标签文本分类系统，它基于主动学习原则，旨在让人类专家与自动学习器紧密合作，做出具有统计意义的分类决策。该系统的架构主要分为两层：
- 下层 ：包含主要的数据实体和处理单元，有一个小的标注文档池和一个大的未标注文档池。系统按名称存储和访问多个分类器及其参数，方便进行比较分析和诊断。
- 上层 ：展示了与系统交互的主要模式和菜单。

1.3 系统主要组件

• 文档和分类模型 ：采用灵活的分类模型模板，既适合最先进的自动学习器，又便于用户解释和调整。例如，使用线性支持向量机（SVM）等线性加法分类器模型。
• 数据/模型/性能摘要探索 ：用户可以查看训练好的分类器得分、关于术语、文档和类别的聚合和细分统计信息，以及不同的准确率度量。类似OLAP的工具使人类专家能够对有助于各个类别的单个特征进行微调，并