16、文本分类技术全面解析

文本分类技术全面解析

1. 分类概述

分类是将对象从一个集合分配到两个或多个类别中的任务。在自然语言处理（NLP）中，有许多分类任务，如下表所示：
| 问题 | 对象 | 类别 |
| — | — | — |
| 标注 | 单词的上下文 | 单词的标签 |
| 消歧 | 单词的上下文 | 单词的词义 |
| 介词短语附着 | 句子 | 解析树 |
| 作者识别 | 文档 | 作者 |
| 语言识别 | 文档 | 语言 |
| 文本分类 | 文档 | 主题 |

对于统计分类问题，通常有一个训练集，其中每个对象用一个或多个类别进行标注，并通过数据表示模型进行编码。例如，在文本分类中，常用信息检索向量空间模型，将每个文档表示为（可能加权的）单词计数向量。

训练过程可以看作是函数拟合的算法，通过优化准则（如误分类率或熵）来寻找一组好的参数值。一些训练过程能保证找到最优参数集，但许多迭代训练过程可能会陷入局部最优。

分类器训练完成后，需要在测试集上评估其性能。对于二分类问题，常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和误报率等。对于多类别分类问题，有宏平均和微平均两种评估方式。

2. 决策树

决策树是一种分类模型，以判断文档是否属于路透社“收益”类别为例，通过从根节点开始，测试问题，分支到合适的节点，直到到达叶节点来进行分类。

决策树的训练通常先构建一个大树，然后进行剪枝以避免过拟合。生长树时，需要一个分裂准则（如最大信息增益）来确定分裂的特征和值，以及一个停止准则。信息增益是母节点熵与子节点熵加权和的差值，最大化信息增益可以减少分