文本分类的应用

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

文本分类入门(五)训练Part 2

将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。 再重复一次，所谓样本，也叫训练数据，是由人工进行分类处理过的文档集合，计算机认为这些数据的分类是绝对正确的，可以信赖的（但某些方法也有针对训练数据可能有错误而应对的措施）。接下来的一步便是由计算机来观察这些训练数据的特点，来猜测一个可能的分类规则（这个分类规则也可以叫做分类器，在机器学习的理论著作中也叫做一个“假设”，因为毕竟是对真实分类规则的一个猜测），一旦这个分类满足一些条件，我们就认为这个分类规则大致正确并且足够好了，便成为训练阶段的最终产品——分类器！再遇到新的，计算机没有见过的文档时，便使用这个分类器来判断新文档的类别。 举一个现实中的例子，人们评价一辆车是否是“好车”的时候，可以看作一个分类问题。我们也可以把一辆车的所有特征提取出来转化为向量形式。在这个问题中词典向量可以为： D=（价格，最高时速，外观得分，性价比，稀有程度） 则一辆保时捷的向量表示就可以写成 vp=（200万，320，9.5，3，9） 而一辆丰田花冠则可以写成 vt=（15万，220，6.0，8，3） 找不同的人来评价哪辆车算好车，很可能会得出不同的结论。务实的人认为性价比才是评判的指标，他会认为丰田花冠是好车而保时捷不是；喜欢奢华的有钱人可能以稀有程度来评判，得出相反的结论；喜欢综合考量的人很可能把各项指标都加权考虑之后才下结论。

可见，对同一个分类问题，用同样的表示形式（同样的文档模型），但因为关注数据不同方面的特性而可能得到不同的结论。这种对文档数据不同方面侧重的不同导致了原理和实现方式都不尽相同的多种方法，每种方法也都对文本分类这个问题本身作了一些有利于自身的假设和简化，这些假设又接下来影响着依据这些方法而得到的分类器最终的表现，可谓环环相连，丝丝入扣，冥冥之中自有天意呀（这都什么词儿……）。 比较常见，家喻户晓，常年被评为国家免检产品（？！）的分类算法有一大堆，什么决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等等等等（这张单子还可以继续列下去）。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法 Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有“体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的Rocchio算法不尽考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝

《分类》文本：商品分类

《分类》商品分类 分类依据 商品分类依据是分类的基础。商品的用途、原材料、生产方法、化学成分、使用状态等是这些商品最本质的属性和特征，是商品分类中最常用的分类依据。 用途 一切商品都是为了满足社会上的一定用途而生产的，因此商品的用途是体现商品使用价值的标志，也是探讨商品质量的重要依据，因此被广泛应用于商品的研究、开发和流通。它不仅适合对商品大类的划分，也适用于商品种类、品种的进一步详细划分。 优点：按商品用途分类，便于比较相同用途的各种商品的质量水平和产销情况、性能特点、效用，能促使生产者提高质量、增加品种，并且能方便消费者对比选购，有利于生产、销售和消费的有机衔接。但对贮运部门和有多用途的商品不适用。 原材料 商品的原材料是决定商品质量和性能的重要因素，原材料的种类和质量不同，因而成分、性质、结构不同，使商品具有截然不同的特征。选择以原材料为标志的分类方法是商品的重要分类方法之一。此种分类方法适用那些原材料来源较多、且对商品性能起决定作用的商品。 以原料为标志分类的优点很多，它分类清楚，还能从本质上反映出各类商品的性能、特点，为确定销售、运输、储存条件提供了依据，有利于保证商品流通中的质量。但对那些用多种原材料组成的商品如汽车、电视机、洗衣机、电冰箱等不宜用原材料作为分类标志。 生产方法 很多商品即便采用相同的原材料，由于生产方法不同，也会使商品具有不同的质量特征，从而形成不同的品种。 按生产方法分类，特别适用于原料相同，但可选用多种工艺生产的商品，优点是因为生产方法、工艺不同，突出了商品的个性，有利于销售和工艺的革新。但对于那些虽生产方法有差别但商品性能、特征没实质性区别的商品不宜采用。如平板玻璃可用浮法或垂直引上法。 化学成分 由于商品中所含化学成分和种类和数量对商品质量、性能、用途等有着决定性的或密切的影响，故按化学成分的分类方法便于研究和了解商品的质量、特性、用途、效用和储存条件，是研究商品使用价值的重要分类方法。 有些商品，它们的主要成分虽然相同，但由于含有某种特殊成分，而使商品的质量、性

中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计

毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系

西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。

毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：

结合中文分词的贝叶斯文本分类

结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言 文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。

文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。

软件文档的作用和分类

软件文档的作用和分类 软件文档(document)也称文件，通常指的是一些记录的数据和数据媒体，它具有固定不变的形式，可被人和计算机阅读。它和计算机程序共同构成了能完成特定功能的计算机软件(有人把源程序也当作文档的一部分)。我们知道，硬件产品和产品资料在整个生产过程中都是有形可见的，软件生产则有很大不同，文档本身就是软件产品。没有文档的软件，不成其为软件，更谈不到软件产品。软件文档的编制(documentation)在软件开发工作中占有突出的地位和相当的工作量。高效率、高质量地开发、分发、管理和维护文档对于转让、变更、修正、扩充和使用文档，对于充分发挥软件产品的效益有着重要意义。然而，在实际工作中，文档在编制和使用中存在着许多问题，有待于解决。软件开发人员中较普遍地存在着对编制文档不感兴趣的现象。从用户方面看，他们又常常抱怨：文档售价太高、文档不够完整、文档编写得不好、文档已经陈旧或是文档太多，难于使用等等。究竟应该怎样要求它，文档应该写哪些，说明什么问题，起什么作用?这里将给出简要的介绍。 图文档桥梁作用 文档在软件开发人员、软件管理人员、维护人员、用户以及计算机之间的多种桥梁作用可从图中看出。软件开发人员在各个阶段中以文档作为前阶段工作成果的体现和后阶段工作的依据，这个作用是显而易见的。软件开发过程中软件开发人员需制定一些工作计划或工作报告，这些计划和报告都要提供给管理人员，并得到必要的支持。管理人员则可通过这些文档了解软件开发项目安排、进度、资源使用和成果等。软件开发人员需为用户了解软件的使用、操作和维护提供详细的资料，我们称此为用户文档。 以上三种文档构成了软件文档的主要部分。我们把这三种文档所包括的内容列在图6中。其中列举了十三个文档，这里对它们作一些简要说明： ·可行性研究报告：说明该软件开发项目的实现在技术上、经济上和社会因素上的可行性，评述为了合理地达到开发目标可供选择的各种可能实施的方案，说明并论证所选定实施方案的理由。 ·项目开发计划：为软件项目实施方案制定出具体计划，应该包括各部分工作的负责人员、开发的进度、开发经费的预算、所需的硬件及软件资源等。项目开发计划应提供给管理部门，并作为开发阶段评审的参考。 ·软件需求说明书：也称软件规格说明书，其中对所开发软件的功能、性能、用户界面及运行环境等作出详细的说明。它是用户与开发人员双方对软件需求取得共同理解基础上达成的协议，也是实施开发工作的基础。 ·数据要求说明书：该说明书应给出数据逻辑描述和数据采集的各项要求，为生成和维护系统数据文卷作好准备。 ·概要设计说明书：该说明书是概要设计阶段的工作成果，它应说明功能分配、模块划

中文文本分类语料

中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。

文本功能和分类

2．4Text CIassification One of the most important theories in the book Groundworkfor a General Theory of Translation coauthored by Reiss and V ermeer is Reiss?theory of text types．According to Reiss，text typology helps the translator specify the appropriate hierarchy of equivalence levels needed for a particular translation Skopos．Based on the dominant communicative functions，texts are categorized into informative texts，expressive texts and operative texts． The main function of informative texts is to inform the readers about objects and Phenomena in the real world．The choices of linguistic and stylistic forms are subordinate tO this function．In a translation where both the source text and the target text are informative,the translator should attempt to represent the original text correctly and completely．The translator should be guided by the dominant norms of the target language and culture in terms of stylistic choices．In a more recent description of her typology,geiss points out that the informative texts also include……purely phatic communication,where the actual information value is zero and the message is the communication process itself?(Reiss,qtd．in Nord，2001：38)． Expressive texts can produce an aesthetic feeling on the reader and this effect has to be taken into account in translation．In such texts，the informative aspect is complemented or even overruled by the aesthetic aspects．If the target text is aimed to fall into the same category as the source text，the translator of an expressive text should manage to produce an analogous stylistic effect as the original． In operative texts，“both content and form are subordinate to the extralinguistic effect that the text is designed to achieve”(Nord，2001：38)．Ifthetarget text is meant to belong to the same category,the translator of an operative text should attempt to bring the same reaction in the target audience regardless of changing the content and／or stylistic features of the original． 2.2Text Functions Related to the text type is the text function．Nord suggests four types of text functions：referential function；expressive function；appellative function and phatic function．The referential function iS similar to the function of the informative text．The referential function is mainly expressed by the denotative value of the lexical items in the text．IIl orderto make the referential function clear,the translator should coordinate the message with the model of the particular world involved which is determined by Cultural perspectives and traditions．As have mentioned above，according to Reiss’S text typology,the expressive function is restricted to the aesthetic aspects of literary or poetic texts．Differently,the expressive function in Nord’S model refers to the sender’S attitude toward the objects and phenomena of the world．One point should be given more attention is that the expressive function is sender-oriented．The sender’S opinions and attitudes are based on the value system of his own culture．hl intercultural interaction,if the source culture and the target culture are different，then problem will arise．For example，“hl India if a man compares the eyes of his wife to those of a cow, he expressed admiration for their beauty．In Germany,though,a woman would not be very pleased if her husband did the same”(Nord,2001：42)．Appellative function means the Use of language to make the receiver feel to do something．Here the appellative corresponds with operative in Reiss’S typology．Different from the expressive function, Appellative function is receiver-oriented．“While the source text normally appeals to a source-culture reader’S susceptibility and experience，the appellative function of a translation is

人工智能在自动文本分类系统中的应用研究

人工智能在自动文本分类系统中的应用研究摘要：人工智能与信息社会人工智能研究的就是怎样利用机器模仿人脑从事推理规 划、设计、思考、学习等思维活动。文本分类是指在给定分类体系下, 根据文本内容(自动) 确定文本类别的过程。该文阐述了自动文本分类分类在利用人工智能技术设计时的必要性 和重要性,通过对当前具有代表性的分类算法原理进行分析、比较, 总结出每种算法的性 能特征, 既便于使用者了解掌握各种分类算法、更好地选择合适的算法, 又便于研究者对 算法进行研究改进, 提出性能更好的分类算法。 关键词：人工智能；分类; 文本分类; 分类方法 1 引言 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求, 大量的数据被描述为“数据丰富, 但信息贫乏”。快速增长的海量数据收集、存放在大型和大量的数据库中, 没有强有力的 工具, 理解它们已经远远超出了人的能力。 人工智能的一个重要支柱是数据挖掘技术。数据挖掘一开始只是一种从大规模数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的科学方法。它让人们有能力最终认识数据的真正价值,即数据中潜在的可用信息和知识。数据挖掘是数据库知识发现的核心步骤,它研究的主要目标是发展有关的方法论、理论工具,以支持从大量数据中提取有用的和让人们感兴趣的知识、模式和规则。其主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、知识分类算法、半结构化和非结构化数据中的知识发 现以及网上数据挖掘等 而分类作为数据挖掘的一种模式, 可以用于提取描述重要数据的模型, 通常是预测分 类标号( 或离散值) 。例如, 可以建立一个分类模型, 对银行贷款的安全或风险进行分 类。许多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提出。 文本自动分类技术是自然语言处理的一个重要的应用领域, 是替代传统的繁杂人工分 类方法的有效手段和必然趋势,特别是随着互联网技术的发展, 网络成为人们进行信息交互和处理的最有效的平台, 各种数字化的信息每天以极高的速度增长, 面对如此巨大的信息, 人工分类选择已经无能为力,计算机自动分类已成为网络时代的必然选择通过利用先进的计算机技术、人工智能技术, 不仅可以实现方便快捷的分类效果, 节省大量的人力物力, 并 且可以进一步进行更深层次的信息挖掘处理, 提高信息的利用效率。 文本分类处理的研究是计算机、信息处理领域的重要内容, 特别是随着网络技术的快 速发展, 这种应用也变得更加迫切。 2 基本概念 2.1 人工智能

纽马克的翻译理论主要是什么

纽马克的翻译理论主要是什么 彼得?纽马克是英国著名的翻译理论家和翻译教育家。纽马克在分析和总结各家各派的翻译思想的基础上，将文体论、话语分析、符号学、格语法的理论、功能语法和跨文化交际理论应用于翻译理论和研究，对于翻译理论、翻译教学、翻译语言学以及翻译技巧都进行了精辟的论述。纽马克翻译理论的核心是语义翻译和交际翻译，这也是其翻译理论中最主要、最有特色的组成部分。他的代表作包括《翻译问题探索》(Approaches to Translation, 1981) 、《翻译教程》(A Text book of Translation, 1988)、《翻译论》(About Translation, 1991)和《翻译短评》(Paragraphs on Translation, 1993)。在《翻译问题探索》一书中，纽马克提出，针对不同的文本类型应当采用不同的翻译方法——语义翻译(semantic tr anslation) 或交际翻译(communicative translation)。根据不同的内容和文体，他将文本分为抒发功能(expressive function)、信息功能(informative function)、呼唤功能(vocative function)、审美功能(aesthetic function)、应酬功能(phatic f unction)和元语言功能(metalingual function)。20世纪90年代他又提出“关联翻译法”，这标志着他的翻译理论渐趋系统。下面本文将就纽马克的主要译论观点进行初步解读,以求对纽马克的翻译理论做更深层次的理解,并将相关翻译标准应用到英汉、汉英翻译中去。一．语言功能与文本类型纽马克认为,翻译活动即是对文本的翻译,研究翻译不能离开文本。在修正布勒(Buhler)、雅各布森(Jakob son)功能模式的语言理论基础上,根据不同的内容和文体,纽马克提出了一套自己的文本功能及其分类。他将文本分为以下六种：(一)表达功能(expressive func tion) 表达功能的核心是讲话人、作者。语言表达功能的核心在于讲话人或作者运用这些话语表情达意,不去考虑读者的反应。纽马克认为,从翻译的目的看,典型的表达型文本有:1、严肃的文学作品,包括抒情诗、短篇小说、长篇小说、戏剧等;2、权威性言论,主要有政治人物的政治演说及文件等,法律法规文献,公认的权威人物撰写的科学、哲学和学术著作。这些文本的权威性来自其作者的地位或可靠性以及他们的语言能力。虽然这样的文本大多不具有言外之意,但往往带有其作者个人特征的"印记";3、自传、散文及个人信函。当这些文本是作者个人情感的一种宣泄,当读者背景模糊时,便属于表达型文本。在翻译表达型文本时,要遵循"作者第一"的原则。以原作者为核心,既要忠实原作者表达的思想内容,又要忠实原作者的语言风格。在这类文本的翻译中,译者不仅不容许对原文进行修饰和

基于libsvm的中文文本分类原型

基于libsvm的中文文本分类原型 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。SVM理论的学习，请参考jasper的博客。 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR )以及分布估计(one ? class ? SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM是一个开源的软件包,。他不仅提供了LIBSVM 的C++语言的算法源代码,还提供了Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用,也便于科研工作者根据自己的需要进行改进(譬如设计使用符合自己特定问题需要 的核函数等)。 更多案例到WX 公zhong hao : datadw 文本分类，大致分为如下几件事情：样本，分词，特征提取，向量计算，分类训练，测试和调试。 1.样本选择 搜狗语料https://www.wendangku.net/doc/7715945452.html,/labs/dl/c.html，下精简版吧，如果实验用用，这足够了，你要下107M的也可以。当然，你也可以自己找语料，不过麻烦点而已，把各大门户网站的对应频道下的文章都爬下来。 2.分词

文本类型及相关翻译策略

文本类型及相关翻译策略 摘要：文本类型是语言学、语用学里一项重要的内容，其发展的历史轨迹也影响到了翻译的方方面面。文本的分类是翻译的参考性依据，近些年来也引起越来越多的关注，不少人致力于文本类型及翻译策略的研究。其中，德国翻译理论家凯瑟琳莱斯提出的文本类型理论不仅为翻译研究、方法和翻译批评的科学化提供了理论依据，同时也为如何精准翻译提供了具体可操作的方法。 关键词：文本类型理论；翻译策略；凯瑟琳莱斯 一、文本类型理论 长久以来，语言一直被分为功能性语言(functional language)和文学性语言(literary language),如果硬要通俗点说，可能和日常生活中我们所说的口头语和书面语是较为类似的。由此可见，两种语言的所用的地点和所起的作用是不尽相同的。再进一步细化，Karl Buhler将其分为信息性文本(informative)，表达性文本(expressive)，还有呼唤性文本(vocative)，这三种类型也与人认知的三方面相切合：思考(thinking or perceiving)，感觉(feeling)和意愿(willing)。凯瑟琳娜莱斯(Katharine Reiss)是德国功能派翻译理论的代表人物之一。她认为翻译前必须先对翻译材料进行文本类型分类，然后根据文本类型选择合适的翻译策略和方法。根据之前的三种分类，莱斯进行了详尽的解释：1)信息功能文本(informative)，凡是旨在传递信息、知识、意见等事实的文本，皆属于信息功能文本，文本的重心在其内容和主题；2)表达功能文本(expressive)，强调文本的创造性构建和语言的美学层面，突出文本作者及文本本身；3)呼唤功能文本(vocative)，旨在通过说服文本读者或者接受者采取某种行动，从行为上对文本作出反应，其语言特点是对话式的，文本的重点在于感召。 这三种文本也与人际交流和沟通的三方面相对应：发送人(sender, speaker or writer)，接受人(receiver, hearer or reader)，话题(topic or information)。如此一来，我们也可以将这三种文本与人际沟通的内容也挂上等号。1)信息功能文本(informative)对应的是事实传递的普通交流(plain communication of facts)，类似新闻、知识、信息、观点、争论、感觉、论断等都属于这一类。实际上的信息价值是零，信息就是交流本身；交流完毕，信息也传达完毕。2)与表达功能文本

Text-CNN 文本分类

Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图

图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.

?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.