1、公式，定义为特征在文本中出现前后的信息熵之差。信息增益可以度量特征项在种分类下表示信息量的多少，以正反两类用，来代表的情况为例，通过计算信息熵得到那些在正例样本中出现频率高而在反例样本中出现频率低的特征项，以及那些在反例样本中出现频率高而在正例样本中出现频率低的特征项。根据训练文本，计算出各个特征词的信息增益，按照信息增益值从大到小排序，根据给定阈值，删除信息增益较小的特征项。信息增益的评估函数为在中，如果出现倾向于表明文本属于类，那么它的值为正如果出现倾向于表明文本不属于类，那么它的值为负如果出现与类是否出现无关，那么它的值为零。但是如果对值简单求和，就会出现这样的问题特征项与各类无关，其信息增益接近于零，特征项的出现非常倾向于类出现且类不出现，本来非常重要，但对值求和后正负对数值相抵消，其信息增益也接近于零，这样就无法区分与。解决这。
2、法种是基于训练集的文本分类另种是基于分类词表的文本分类。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前种。基于训练集的文本分类是种典型的有教师的机器学习问题，般分为训练和分类,解冲锋，李星补偿型的文本分类算法，清华大学学报自然科学版，年第期。测试两个阶段，具体过程如下训练阶段定义类别集合，这些类别可是层次式的，也可以是并列式的。给出训练文档集合，每个训练文档被标上所属的类别标识。统计中所有文档的特征矢量，确定代表中每个类别的特征矢量。二分类测试阶段对于测试文档集合中的每个待分类文档，计算其特征矢量与每个之间的相似度,。选取相似度最大的个类别,作为的类别。有时也可以为指定多个类别，只要与这些类别之间的相似度超过个预定的阈值。如果与所有类别的相似度均低于阈值，那么。
3、的探索，对中文文本分类的相关技术中文分词文本表示特征提取分类算法可视化等方面做了些研究,具体研究内容如下首先对当前文本分类的研究意义定义和技术发展，以及中文文本分类的几个关键技术和算法做了介绍，其次介绍了支持向量机算法，然后在此基础上提出了并行分类的多类文本分类处理方法，并构建了并行文本分类的模型，接着对真实中文多类文本进行了实验首先对训练文本进行预处理，用向量空间模型表示文本，用互信息和词频相结合的方式对文本进行特征提取，并将其用特征向量表示出来，从而来训练各并行的两类分类机。最后通过对多类文本的测试结果，证明了该并行分类方法在多类文本分类方面的具有高效能性。然后文中又对文本的可视化方法给予了研究高维空间可视化，文本层次可视化和分类结果可视化。最后本文对于基于的多类文本分类进行了总结与展望。关键词支持向量机文本分类多类文本分类并行分类。
4、的类别，具体算法步骤如下根据特征项集合重新描述训练文本向量将新文本表示为特征向量在训练文本集中选出与新文本最相似的个文本，计算方法仍为余弦法,其中，值的确定目前没有很好的方法，般采用先定个初始值，然后根据试验测试的结果调整值，般初始值定为几百到数千之间。在新文本的个邻居中，依次计算每类的权重，计算公式为, 其中，为类别属性为相似度计算公式为新文本的特征向量 函数，即如果 属于类，那么函数值为，否则为。中南财经政法大学硕士学位论文基于的多类文本分类研究姓名梁秀娟申请学位级别硕士专业企业管理指导教师刘勘摘要在信息时代，文本分类的技术越来越紧密地与其他信息技术相结合，多方位地更好地为人类服务。搜索引擎是重要的网络信息查找工具，文本分类的技术可以弥补传统搜索引擎的不足，可以过滤用户并不需要的些文本，并且可以将检索结果涉及到的多学科信。
5、度的提高，越来越多的信息积累，而需要信息的人还没有特别方便的工具去从来自异构数据源的大规模的文本信息资源中提取符合需要的简洁精炼可理解的知识，文本挖掘正是解决这问题的个方法。文本信息存储量大，变化快，从中获取知识十分困难，所以，文本挖掘逐渐成为个研究热点。利用文本挖掘技术可以提高海量非结构化信息源的利用价值，使得人们能够更加方便地从海量文本中发现隐含的知识，从而大大减少对信息源的收集和处理的时间，提高收集的准确率，增强信息分析的深度，提高获取信息的效率。在世纪中叶以前，科学和技术几乎是完全分离的。所以文本分类开始的研究是为了找出文本的类别，从而为用户所利用。但从世纪年代以来情况大变，如许多新的边缘学科不断地诞生出来，成为现代科学技术的前沿。现在边缘交叉性的文本已经在各个领域大量涌现，这样人们在使用文本信息的时候，就不仅仅要求对文本的主要。
6、常将文档放在边，有用户来做最终决定。如果这种情况经常发生，则说明需要修改预定义的类别，然后重新进行上述训练与分类工程。从训练集中得出分类模式的算法很多，有朴素贝叶斯算法最邻近分类算法神经网络算法支持向量机算法等。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法的基本思路是计算文本属于类别的概率，文本属于类别的概率等于文本中每个词属于类别的概率的综合表达式。具体算法步骤如下计算特征词属于每个类别的概率向量。其中，定义为对于新文本，按下面的公式计算该文本属于类的概率∏∏ˆˆˆˆˆ其中，总的训练文本数中的训练文本数ˆ，ˆ为相似含义，为类别总数为中的词频，在为特征词总数。比较新文本属于所有类的概率，将文本分到概率最大的那个类别中。最邻近分类算法该算法的基本思路是在给定新文本后，考虑在训练文本集中与该新文本距离最近最相似的篇文本，根据这篇文本所属的类别判断新文本所属。
7、题的方法有两种是对值取绝对值后再相加，另外种是不考虑负相关，去除值小于零的情况。信息增益的不足之处在于，它考虑了词条未发生的情况。虽然个词条不出现也可能对判断文本类别有贡献，但实验证明，这种贡献往往远远小于考虑词条不出现情况所带来的干扰。文本相似度通过特征提取可以获得文本对应的关键词向量，也可以获得文本对应的关键词相对词频向量。般认为，相似的文本具有相似的关键词或相对词频，因此，可以给予关键词向量或关键词相对词频向量计算组文本的相似度，利用文本的相似度，就可以对文本进行分类了。文本与词的相关矩阵如图所示，其中表示第篇文本与第个词的相关程度，的取值范围为，。相关矩阵中的行描述篇文本的特征，称之为文本的特征向量，列表示每个特征项与文献集的相关程度。图文本与词的相关矩阵利用文本与词的相关矩阵，就可以通过数学方法来分析文本间的相关性。计算相关度。
8、的方法有很多种，其中，最常用的为余弦系数法。用向量空间模型表示的文本和的余弦相似度,的计算公式为,由于余弦相似度计算法没有考虑词与词之间的依赖性，因此，它的精确度依赖于特征词提取的精确度。基于词间关系的计算法从定程度上解决了这个问题。在计算相似度的时候可以利用语词对的共现,这种方法只有在拥有相关领域的个文本集合且这个集合足够大的情况下，或者在词汇共现词典已经存在的情况下才能使用。另外，也可以利用词汇之间的句法关系来计算相似度。通过句法语义分析，可以从文本中抽取出个分析网络作为文本的简化。这个网络中包含着些形如关系，元素，元素二的元组，其中，“元素”和“元素二”对应两个名词，“关系”通常对应个动词，“元素”和“元素二”在句法上具有用“关系”表示的相近的联系。通过计算相应的分析网络间的词致性词对致性和行致性的权值和，可以进行相似度的度量。评。
9、中南财经政法大学学位论文独创性声明和使用授权声明学位论文独创性声明本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者签名年月日学位论文使用授权声明本人完全了解中南财经政法大学关于收集保存使用学位论文的规定。本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印缩印数字化或其它复制手段保存论文同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布论文的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名年月日第章导论本文研究的背景与意义选题背景近年来随着的大规模普及和企业信息化程。
10、别进行归类了，同时人们还想看到文本所涉及的其他学科的类别，这就给文本分类的研究提出了新的挑战。时代的发展，要求要对这些多类文本给予多类区分，从而满足用户需要，推动文本分类的进步向前发展。在国内对于中文文本分类的方法大都是采用贝叶斯方法方法决策树方法神经网络等，这些方法的分类精度都不是很高，究其原因，主要是因为这些方法都是建立在经验风险最小化理论基础之上的，经验风险最小化主要是凭经验来使得分类的错误率达到最小化的，然后根据实验测试和统计结果确定最佳值将每类中所有的训练文本，根据抽取的特征项，进行向量维数压缩，精简向量表示。互信息的不足之处在于互信息量非常容易受词条的边缘概率的影响，使得互信息评估函数经常倾向于选择稀有词条。三信息增益方法信息增益在机器学习中经常被用做特征词评判的标准，它是个基于熵的评估方法，涉及较多的数学理论和复杂的熵理论。
11、展现在用户面前，使用户能够清晰地发现自己感兴趣的内容文本分类的技术还可以参与到主动的信息推送服务中。文本分类是信息处理的重要研究方向，它是指在给定的分类体系下，根据文本的内容自动判别文本类别的过程。近年来，文本分类技术已经逐渐与搜索引擎信息推送信息过滤等信息处理技术相结合，有效地提高了信息服务的质量。文本自动分类技术从开始出现到现在，经历了从基于规则到基于统计分类，再到规则和统计相结合的个过程。数据挖掘可视化是将数据信息以种图形图像可视化的形式呈现出来，给观察者提供种量化的方式，来理解嵌入在数据中的隐藏信息。目前知识发现与数据分析实验室开展了很多同可视化技术的相关研究，如科技管理中数据可视化技术研究管理科学监测体系中的可视化研究专利信息的可视化研究等等，并且在该领域取得了定成果。本文在中文文本自动分类的基础上对文本多类分类方面做了些有益。
12、方法因为文本分类从根本上说是个映射过程，所以评估文本分类系统的标志是映射的准确程度和映射的速度。映射的速度取决于映射规则的复杂程度，而评估映射准确程度的参照物是通过专家思考判断后对文本的分类结果这里假设人工分类完全正确并且排除个人思维差异的因素，与人工分类结果越相近，分类的准确程度就越高，这里隐含了评估文本分类系统的两个指标准确率和查全率。准确率是所有判断的文本中与人工分类结果吻合的文本所占的比率。其数学公式表示为实际分类的文本数分类的正确文本数准确率查全率是人工分类结果应有的文本中分类系统吻合的文本所占的比率，其数学公式表示为应有文本数分类的正确文本数查全率准确率和查全率反映了分类质量的两个不同方面，两者必须综合考虑，不可偏废，因此，存在种新的评估指标，测试值，其数学公式为查全率准确率查全率准确率测试值文本分类算法文本分类大致有两种方。
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水墨中国风中国传统节日腊八节习俗介绍PPT 编号18060