15、文本分类中的特征处理与统计训练方法

文本分类中的特征处理与统计训练方法

在文本分类领域，特征处理和训练方法是关键环节，它们对于提高分类的准确性和效率起着至关重要的作用。下面将详细介绍特征选择、特征提取、交叉验证以及统计训练方法等内容。

1. 特征选择与提取

特征选择和提取是文本分类前的重要预处理步骤，它们有助于减少数据的复杂性，提高分类的准确性。

1.1 特征选择

特征选择的目标是从原始特征集中挑选出最具代表性和相关性的特征，以降低特征空间的维度。在文本分类任务中，文本的显著特征是其单词和短语。常见的特征选择技术包括：
- 去除停用词 ：停用词是指在文本中频繁出现但对文本内容贡献较小的词汇，如“的”“是”“在”等。通过去除停用词，可以减少噪声，提高特征的有效性。
- 根据分布特征加权 ：根据单词和短语的分布特征，如出现频率、在Zipf曲线上的位置、符合泊松分布的程度等，对其进行加权。然后去除权重较低的单词，以突出重要特征。
- 使用特定领域的停用词列表或有效特征词列表 ：可以根据特定领域的知识，使用停用词列表去除无关特征，或使用有效特征词列表选择相关特征。

此外，还可以根据特征在确定文本内容或特定类别中的相关性进行选择。一些特征选择技术会计算每个特征与类别的相关性得分，并去除得分较低的特征。例如，通过比较特征在相关文本和非相关文本中的相对出现频率和平均权重，来评估其相关性。还有一些技术会假设特征在示例集中的概率分布，并利用与该分布的偏差进行特征选择，如z - score和χ2（卡方）检验。

1.2 特征提取