自然语言处理第一番之文本分类器

发布网友发布时间：2024-09-17 21:51

共1个回答

热心网友时间：2024-09-29 09:36

自然语言处理中的文本分类应用广泛，如新闻自动分类、邮件识别等。本文将探讨传统方法与深度学习在构建文本分类器的实践。

传统文本分类主要通过人工设计特征，如频次法、TF-IDF、互信息和N-Gram。频次法记录词频，通过设定阈值滤除低频词，减少特征空间。TF-IDF则考虑词频与文档频率，强调区分度。互信息方法衡量词与类别间的相关性。N-Gram则以窗口形式提取文章特征，去除低频组。

深度学习兴起后，CNN和LSTM等模型被应用于特征提取。例如，CNN在新闻分类中，先处理语料（如Bow或TF-IDF），然后通过预训练的word2vec进行网络构建。LSTM则在长文本分类中结合卷积和池化来提取低维表示。

实验结果显示，虽然深度学习方法与传统方法在某些任务上的表现相近，但在短文本分类中，如新闻标题分类，深度学习模型如LSTM表现出明显优势。未来有更多优化空间，如通过更细致的调参来提升性能。