文本特征提取方法研究.doc

### 文本特征提取方法研究 #### 一、课题背景概述 文本挖掘作为一种交叉学科，其研究范围涵盖了数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。它旨在从大量文档中发现隐藏的知识和模式，是对传统数据挖掘方法的一种扩展和发展。文本挖掘的特殊之处在于它处理的是非结构化或半结构化的自然语言文本，这与传统数据挖掘处理的结构化数据形成鲜明对比。 文本挖掘的核心挑战之一是如何在计算机中合理表示文本，使其既能包含足够的信息以反映文本的特征，又不会过于复杂以至于难以处理。特别是在Web环境下，80%的信息是以文本形式存储的，因此Web文本挖掘成为Web内容挖掘的重要组成部分。 #### 二、文本表示及特征选择的重要性 文本的表示方法是文本挖掘的基础，它涉及到如何将原始文本转换成计算机可以处理的形式。一种常见的做法是将文本转化为向量空间模型（Vector Space Model, VSM），其中每个文档被表示为一个向量。向量的维度通常对应于文本中的特征词，而每个维度的值则反映了该特征词在文档中的重要程度。 然而，直接使用分词算法和词频统计方法得到的特征项会导致向量维度过高，这不仅增加了计算负担，还可能损害分类和聚类算法的准确性。为解决这一问题，特征选择技术变得尤为重要。特征选择的目标是在保留文本核心信息的同时减少要处理的单词数量，从而降低向量空间的维度，提高处理速度和效率。 #### 三、特征选择的方法 特征选择方法主要包括以下几种： 1. **映射或变换**：将原始特征通过某种映射或变换转换为较少的新特征，这种方式适用于减少冗余特征。 2. **挑选代表性特征**：直接从原始特征中挑选出最具代表性的特征，这种方法更依赖于特征本身的信息价值。 3. **基于专家知识的选择**：利用领域专家的知识来挑选最有影响力的特征，这种方法更加主观，但在某些特定领域中非常有效。 4. **数学方法**：使用数学方法进行特征选择，例如通过计算各个特征的评分值来进行排序并选择得分最高的特征。这种方法更为客观，较少受到人为因素的影响，非常适合于自动化文本分类系统。 #### 四、文本特征向量 经典的向量空间模型（VSM）由Salton等人在20世纪60年代提出，并成功应用于SMART文本检索系统中。VSM将文本内容处理简化为向量空间中的向量运算，通过计算向量之间的相似度来衡量文档之间的相似性。在文本处理中，最常用的相似性度量方式是余弦距离。 在构建文本特征向量时，首先要确定特征词条及其对应的权值。这些特征词条及其权值共同构成了目标信息的表示。特征词条的选择和权值的计算是特征提取算法的关键部分，直接影响到文本挖掘系统的性能。 #### 五、未来发展趋势 随着网络知识组织、人工智能等领域的不断发展，文本特征提取方法将朝着更加数字化、智能化和语义化的方向发展。这将有助于更好地管理和利用大规模的文本信息资源，推动社会知识管理水平的提升。 文本特征提取是文本挖掘的基础，它对于提高文本处理系统的性能至关重要。通过合理的文本表示方法和有效的特征选择策略，可以显著提高文本挖掘任务的准确性和效率。随着相关技术的不断进步，文本特征提取将在未来的社会知识管理中发挥更大的作用。