28、自然语言处理中的文本分类与信息提取

自然语言处理中的文本分类与信息提取

一、文本分类相关内容

1.1 文本分类基础

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，并对新的语言数据进行预测。监督分类器利用标记好的训练语料库来构建模型，基于输入的特定特征预测其标签。监督分类器能执行多种自然语言处理（NLP）任务，具体如下：
- 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

1.2 训练监督分类器的步骤

训练监督分类器时，需将语料库划分为三个数据集：
1. 训练集 ：用于构建分类器模型。
2. 开发测试集 ：帮助选择和调整模型的特征。
3. 测试集 ：评估最终模型的性能。

在评估监督分类器时，务必使用未包含在训练集或开发测试集中的新数据，否则评估结果可能过于乐观。

1.3 常见分类器

1.3.1 决策树

决策树是自动构建的树状流程图，根据输入值的特征为其分配标签。它易于解释，但在处理特征值相互作用来确定正确标签的情况时表现不佳。

1.3.2 朴素贝叶斯分类器

在朴素贝叶斯分类器中，每个特征独立地对标签决策做出贡献，这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。

1.3.3 最大熵分类器

最大熵分类器使用的基本模型与朴素贝叶斯类似，但它采用迭代优化来找到使训练集概率最大化