在文本聚类中，体验了无须标注语料库的便利性，但是无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文档的类别，限制了文本聚类的应用场景。为了解决更多的需要将文档分门别类地归入具体的类别中，于是有了文本分类的产生。
一、文本分类的概念
文本分类是一个典型的监督学习任务，其流程离不开人工指导：人工标注文档的类别，利用语料训练模型，利用模型预测文档的类别。
二、文本分类语料库
文本分类语料库的标注过程相对简单，只需收集一些文档，人工指定每篇文档的类别即可。另外，许多新闻网站的栏目是由编辑人工整理的，如果栏目设置符合要求，也可以用爬虫爬取下来作为语料库使用。
三、文本分类的特征提取
在机器学习中，我们需要对具体对象提取出有助于分类的特征，然后交给某个分类器进行分类。这些特征数值化后为一个定长的向量，用来作为分类器的输入。在训练时，分类器根据数据集中的数据点学习决策边界。在预测师，分类器根据输入的数据点落在决策边界的位置来决定类别。
3.1 分词
文本分类并不一定需要进行分词，将文本中相邻的两个字符构成的所有二元语法作为”词”，反而能取得更好的分类准确率。
3.2 卡方特征选择
对于文本分类而言，其特征提取过程与文本聚类相同，特征提取的结果都为词袋模型下的稀疏向量（词袋向量）。唯一不同的是，许多常用单词对分类决策的帮助不大，比如 ‘的’、标点符号等，也有可能一些单词在所有类别的文档中均匀出现。为了消除这些单词的影响，一方面可以用停用词表，一方面可以用 卡方非参数检验来过滤掉与类别相关程度不高的词语。 计算出每个特征的卡方值后，确定哪些特征有用，然后就可以将文档转化为向量了 。
3.3 词袋向量
用特征的id作为下标，频次作为数值，假设一共有n个特征，一篇文档就可以转化为n维的词袋向量。
在不尽兴特征选择的前提下，如果以词语作为特征，则n大约在10万量级；如果以字符二元语法作为特征，则n大约在50万量级。数十万维的向量运算开销不容小觑，一般利用卡方特征选择，可以将特征数量减小到10%-20%左右。
四、朴素贝叶斯分类器
在各式各样的分类器中，朴素贝叶斯法算是最简单常用的一种生成式模式。朴素贝叶斯法基于贝叶斯定理将联合概率转化为条件概率，然后利用特征条件独立假设简单条件概率的计算。
朴素贝叶斯法实现简单，但由于特征独立性假设过于强烈，有时会影响准确性，为此我们可以使用更加健壮的 支持向量机分类器。
五、支持向量机分类器
支持向量机是一种二分类模型，其学习策略在于如何找出一个决策边界，使得边界到正负样本的最小距离都最远。这种策略使得支持向量机有别于感知机，能够找到一个更加稳健的决策边界。支持向量机最简单的形式为线性支持向量机，其决策边界为一个超平面，适用于线性可分数据集。
六、标准化评测
评测指标P、R、F1，中文文本分类的确不需要分词，不分词直接用二元语法反而能够取得更高的准确率，只不过由于二元语法数量比单词多，导致参与运算的特征更多，相应的分类速度减半。
线性支持向量机的分类准确率更高，而且分类速度更快，推荐使用。
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Author: 犀利哗啦760596103
Title: 自然语言处理学习笔记十一（文本分类）
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