本文關(guān)鍵詞：基于詞性與LDA主題模型的文本分類技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來,需要處理的數(shù)據(jù)越來越多,文本挖掘的工作也顯得越來越重要,人們希望能夠從海量的信息文本中準確地獲得想要的信息,于是對于現(xiàn)有的文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),人們提出來一系列更高的需求。文本分類作為文本數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分之一,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信息過濾、搜索引擎、數(shù)字化圖書館、個性化推薦等多個領(lǐng)域,對它的研究擁有很強的現(xiàn)實意義。首先,本文介紹了文本分類技術(shù)的價值,簡要介紹了當(dāng)前時代下文本分類的課題背景;闡述了國內(nèi)外目前對于文本表示、特征選擇的研究現(xiàn)狀；對傳統(tǒng)文本分類技術(shù)的特征提取方法進行了剖析,針對其存在的特征空間維度大、分類效率低、準確率相對偏低的現(xiàn)狀,結(jié)合詞性在文本中的地位,提出了使用基于詞性的特征選擇的方法,同時將其與LDA主題模型結(jié)合使用,并深刻分析了該方法存在的意義與價值,以及其應(yīng)用在LDA主題模型上的優(yōu)勢,以及對最終分類結(jié)果的性能評估的影響。其次,對文本分類過程中重要的環(huán)節(jié),包括預(yù)處理、文本分詞、特征提取、特征權(quán)重、分類算法、性能評估等,都選擇了目前比較常用經(jīng)典的算法以及實驗中將會使用到的算法、指標等,進行了簡要的介紹與原理分析,對文本分類的整體流程進行了系統(tǒng)性的介紹。然后,針對提出的基于詞性的特征選擇方法與結(jié)合LDA主題模型的方式,重點介紹了詞關(guān)于詞性的這個特性,以及LDA主題模型。為了驗證詞性的可用性,研究了典型特征提取算法提取的特征詞的詞性分布；然后有選擇的篩選詞性作為特征,研究其對特征空間降維的影響以及分類結(jié)果的影響；并對比篩選不同詞性特征詞組合的分類結(jié)果,分析各種詞性的重要程度,以及它們在文本中的實際價值；最后結(jié)合詞性與LDA主題模型,研究詞性在LDA主題模型的作用于意義。通過系統(tǒng)的實驗,使用真實的數(shù)據(jù)進行了最終的結(jié)果分析,得出名詞、動詞、形容詞構(gòu)成文本的主體,它們基本決定了文本的屬性,其中尤其以名詞表現(xiàn)最為突出的結(jié)論,驗證了詞性的重要性,同時也發(fā)現(xiàn)詞性在傳統(tǒng)特征選擇算法中,并沒有發(fā)揮太大的作用,反而能夠從語料的角度來說,能夠縮減原始數(shù)據(jù)集,從另一個角度降低分類算法的需要處理的數(shù)據(jù)量,從而節(jié)約了時間與空間,還能保持原有的正確率。同時在原有實驗基礎(chǔ)上,驗證了LDA主題模型對于詞性的依賴,證明了詞性在LDA主題模型上的適用性,而且詞性與LDA主題模型的結(jié)合使用擁有非常好的分類效果。最后,結(jié)合實驗中遇到的問題,總結(jié)了下一步的研究方向,展望了文本分類技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢。
【關(guān)鍵詞】：特征選擇 詞性 LDA主題模型 文本分類
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 課題背景9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究意義11-13
• 1.4 研究內(nèi)容及主要工作13-14
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 文本分類技術(shù)15-31
• 2.0 文本分類的一般流程15-16
• 2.1 文本的表示16-18
• 2.2 預(yù)處理18-20
• 2.3 特征選擇20-23
• 2.3.1 特征評估算法20-22
• 2.3.2 特征搜索算法22-23
• 2.4 特征權(quán)重23-25
• 2.5 分類算法25-28
• 2.6 性能評估28-30
• 2.6.1 評估方法28
• 2.6.2 評估指標28-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于詞性與LDA主題模型的特征選擇31-37
• 3.1 詞性與LDA主題模型31-33
• 3.2 傳統(tǒng)的特征選擇33-34
• 3.3 基于詞性與LDA主題模型的特征選擇34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 實驗與分析37-60
• 4.1 實驗平臺37
• 4.2 實驗數(shù)據(jù)37-38
• 4.3 基于詞性的傳統(tǒng)文本特征選擇38-50
• 4.3.1 實驗?zāi)繕?/span>38-39
• 4.3.2 實驗流程39
• 4.3.3 實驗步驟39-42
• 4.3.4 結(jié)果分析42-50
• 4.4 基于詞性與LDA主題模型的特征選擇50-58
• 4.4.1 實驗?zāi)繕?/span>50
• 4.4.2 實驗流程50-51
• 4.4.3 實驗步驟51-53
• 4.4.4 結(jié)果分析53-58
• 4.5 本章小結(jié)58-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-62
• 參考文獻62-66
• 附錄A 圖索引66-68
• 附錄B 表索引68-69
• Appendix A: Figure Index69-71
• Appendix B: Table Index71-72
• 致謝72

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  本文關(guān)鍵詞：基于詞性與LDA主題模型的文本分類技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：350035