基于机器学习的文本分类算法研究与应用

基于机器学习的文本分类算法研究与应用

丁照明 ,廖宝煌

机械工业第六设计研究院有限公司，河南郑州，450000

摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

关键词：机器学习；文本分类；应用

1 概述

近些年信息网络技术飞快发展，特别是网络使用率的大幅提升，用文本形式表示的信息已经越来越多，相应地，表示形式也越来越多样、内容长度跨度越来越大。总之，网络上海量文本信息的出现绝对是惊人态势。快速生成的海量数据化信息极大地影响到人们高效、快捷、充分地使用这些资源，原因在于人们早已经不能单纯依靠人工劳力达到高效率地获取到海量信息中的关键内容。早前的一些研究已经证实，目前生活或工作的78%内容都以文本文档的形式存在着，因此人们需要从一些不是固定模式的文本文档中挖掘出有意义的新鲜内容和前沿信息，由此可见文本挖掘在实际中有着极高的实际意义。倘若计算机能够帮助人们做一些信息内容判别和处理的工作，那必定是给人们工作和学习带来了很好的援助和支持，那将能够一定程度上改良目前人们对于无法充分使用好信息的尴尬情况，因此我们有理由相信基于计算机的文本分类能够使文本信息的使用率得以提升。目前，在电子商务、大数据研究、云计算、管理web页面、舆情监控等热门领域已经开始运用这些技术来提升网络使用者在海量信息中获取关键信息的能力，以确保信息使用率和信息使用质量能显著提高。由于知识和研究技术的不断更新，实现文本自动分类的技术出现了，即能够很好地处理海量文本信息分类的一门技术，文本自动分类技术目前在处理原始语言、归类信息结构、过滤敏感词汇等领域已经有着大量的应用。一直被认为是数据挖掘和信息管理领域的研究重点与关键技巧，文本自动分类近年来引起了高度关注和飞速发展，以至于一些相关联的研究内容都可以划为了分类的问题。

2 基于机器学习的文本分类算法的难点

2.1 特征提取和选择

文本数据通常是非结构化的，包含大量的文本特征。在文本分类中，关键是从文本数据中提取有用的特征来进行分类。然而，文本数据的特征提取和选择是一个复杂的任务，需要考虑文本的语义、上下文和语法等方面。同时，还需要解决特征维度高、稀疏性等问题。

2.2 样本不平衡

在文本分类中，不同类别的样本数量往往存在不平衡的情况。例如，某些类别的样本数量很少，而其他类别的样本数量很多。这种样本不平衡会导致模型在预测时对多数类别的准确率较高，而对少数类别的准确率较低。因此，在文本分类中需要考虑如何处理样本不平衡问题，以提高模型的整体性能。

2.3 多类别分类

文本数据通常涉及到多个类别，例如新闻分类、情感分析等。多类别分类需要解决的问题包括类别之间的相互关系、类别数量的不确定性等。同时，还需要考虑如何设计合适的评估指标来评估模型在多类别分类任务上的性能。

2.4 多语言处理

随着全球化的发展，文本数据涉及到不同的语言。多语言文本分类面临的挑战包括语言差异、语法结构的不同等。因此，需要针对不同语言的特点进行特定的处理，以提高模型在多语言环境下的性能。

2.5 文本的歧义性和多样性

文本数据往往存在歧义性和多样性。同一个词语可以有不同的含义，同一个句子可以有不同的解释。这种歧义性和多样性增加了文本分类的难度，需要解决如何理解和处理文本中的歧义和多样性。

3 基于机器学习的文本分类算法的应用

3.1 新闻分类

将新闻文本按照不同的主题分类，如体育、政治、娱乐等，以帮助用户快速获取感兴趣的信息。通过对大量新闻文本进行机器学习训练，可以实现自动化的新闻分类系统，帮助用户快速找到感兴趣的新闻内容。

3.2 情感分析

对文本进行情感分类，识别文本中的情绪倾向，如积极、消极或中性，可以应用于社交媒体分析、品牌声誉管理等。对于社交媒体、产品评论等文本数据进行情感分析，判断其中的情感倾向，如积极、消极或中性。这种应用可以帮助企业了解用户对其产品或服务的评价，从而优化产品设计和改进用户体验。

3.3 垃圾邮件过滤

将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，以提高用户的电子邮件过滤效果。通过机器学习算法对电子邮件进行分类，将垃圾邮件自动过滤出来。这种应用可以有效减少用户收到的垃圾邮件数量，提高邮件的过滤准确率。

3.4 客户评论分类

对用户的评论进行分类，如正面评论、负面评论或中性评论，以帮助企业及时了解客户的反馈。能够用户个性化推荐，基于机器学习的文本分类算法可以对用户的兴趣和需求进行分析，从而实现个性化的推荐。例如，通过对用户的搜索历史和浏览行为进行文本分类，可以为用户推荐相关的新闻、文章或产品，提高用户体验和满意度。

3.5 文本摘要

将文本内容进行自动摘要，以提取出文本的关键信息，方便用户快速了解文本内容。

3.6 问答系统

基于用户提出的问题，从文本库中寻找最相关的答案或文本片段，以提供准确的回答。能做出智能化决策，文本分类算法可以帮助企业和组织从大量的文本数据中提取有价值的信息，进行智能化的决策和分析。例如，通过对新闻文本进行分类，可以了解不同行业的动态和趋势，从而辅助决策者做出正确的决策。

3.7 信息检索

通过对文本内容进行分类，可以提高信息检索的效率和准确性，使用户能够更快地找到相关的信息。从大量的文本数据中提取出特定的信息，如人名、地名、时间等。这种应用可以帮助用户快速搜索和整理大量文本数据，提高信息获取的效率。

3.8 其他领域

除了上述应用，基于机器学习的文本分类算法还可以应用于舆情分析、知识图谱构建、自动问答等领域。这些应用都需要对文本数据进行分类和分析，从而提供更加智能化的服务和决策支持。

4 在应用基于机器学习的文本分类算法时，需要注意以下几点

4.1 数据预处理

对原始文本数据进行清洗和预处理，如分词、去除停用词、词干化等。这样可以提高文本特征的质量和减少特征维度，从而提高分类模型的性能。能够自动化处理，随着互联网和数字化时代的到来，文本数据呈指数级增长。传统的手工处理方法已经无法满足对大规模文本数据的处理需求。基于机器学习的文本分类算法可以实现对文本数据的自动化处理，极大地提高工作效率。

4.2 特征工程

根据具体的应用场景和需求，进行特征工程的设计。可以从文本中提取词频、文本长度、主题模型等特征，也可以利用词嵌入等技术将文本表示为低维向量。

4.3 模型选择和优化

根据应用需求选择合适的分类模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、深度神经网络等。在模型选择后，可以通过调参、模型融合等方法进行优化，以提高模型的性能。

4.4 预测评估

在模型训练完成后，对新的文本数据进行预测和评估。可以使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估模型的性能。如有需要，还可以进行后续的模型调优和迭代。

5 结束语

总而言之，随着因特网的快速发展网上信息浩如烟海互联网上的中文网页信息数以亿计如何利用计算机技术快速有效地获取有价值的信息已是中文信息检索领域急需解决的关键问题。而搜索引擎是实现网络信息检索的有效工具因此提高搜索引擎的智能化程度和搜索效率降低人工二次搜索的工作量就成为当前智能检索的研究热点。

参考文献：

[1]周跃. 基于SVM的文本分类算法研究[D].合肥工业大学,2021.

[2]金佳佳. 基于深度学习的短文本分类算法研究及应用[D].浙江工业大学,2020.

[3]师栋瑜. 基于Spark框架的并行林业文本分类算法的研究与实现[D].北京林业大学,2019.