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NLP文本分类引擎的解决方案
作者：王悦林
来源：《科学与技术》2018年第16期
搜索引擎的种类与使用的技巧 [摘要]随着信息技术的发展,网络的迅速普及,搜索引擎在网络用户的生活中扮演着越来越重要的地位,了解并能熟练使用搜索引擎成为大众的必修课。对搜索引擎的基本知识和种类作简要介绍,并结合亲身实践介绍几种实用的搜索技巧。 [关键词]搜索引擎种类技巧 一、搜索引擎概述 搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务的系统。它主要是用于检索网站、网址、文献信息等内容。随着网络技术的发展,各种搜索引擎层出不穷,目前流行的搜索引擎主要是帮助用户搜索表层信息,如google、百度、雅虎等。 二、搜索引擎的分类 目前,主流的搜索引擎有如下几类: (一)全文索引 根据搜索结果来源的不同,全文搜索引擎可分为两类,一类拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,能自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,上面提到的Google和百度就属于此类;另一类则是租用其他搜索引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos搜索引擎。
(二)目录索引 目录索引虽然有搜索功能,但不能称为真正的搜索引擎,只是按目录分类的网站链接列表而已。用户完全可以按照分类目录找到所需要的信息,不依靠关键词进行查询。目录索引中最具代表性的是Yahoo、新浪分类目录搜索。 (三)元搜索引擎 元搜索引擎接受用户查询请求后,同时在多个搜索引擎上搜索,并将结果返回给用户。着名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile等。中文元搜索引擎中具代表性的是搜星搜索引擎。在搜索结果排列方面,有的直接按来源排列搜索结果,如Dogpile;有的则按自定的规则将结果重新排列组合,如Vivisimo。 三、搜索引擎使用技巧 (一)关键词的选择 目前搜索引擎不具备智能识别能力,较人脑而言还很“弱智”,往往不能很好地把握用户到底想要什么,只会在现成的数据库索引中查找相匹配的关键词。因此,选择合适的关键词是成功检索的第一步。关键词的选择虽然没有什么定式,不过也有一些规律可循,在提取关键词时力求做到规范,避免口语化,便能达到事半功倍的效果。此处用特殊实例来说明: 2.使用多个含义相近的关键词。对于热门信息来说,搜索时犯愁的是返回条目太多,可对冷门事件或事物来说往往恰恰相反。此时可使用同义关键词和关联关键词来检索,以达到更全面的搜索结果。如:在学术部门的年轻人想查阅申报课题的技巧时会发现相
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日
文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
搜索引擎的分类及工作原理 姓名:XXX班级:XXX 摘要：这篇论文是关于搜索引擎的分类及原理的分析。在浩瀚的网络资源中，搜索引擎（SearchEngine）是一种网上信息检索工具，它能帮助用户迅速而全面地找到所需要的信息。它是一个集中了千千万万个站点的地方,主要功能是给人们搜索这些站点。它还会分门别类的把一些好的站点列出来，以方便人们查找资料，有了搜索引擎你就能很容易的找到你想要的内容或站点， 关键词： 1.前言 2. ）、目录 2.1全文搜索引擎 全文搜索引擎是从网站提取信息建立网页数据库。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。
另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址 并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按 2.2 2.3 搜索引擎。在搜索结果排列方面，有的直接按来源引擎排列搜索结果，如Dogpile，有的则按自定的规则将结果重新排列组合，如Vivisimo 3搜索引擎的原理 全文搜索引擎的“网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到另一个网站采集网页资料。它为保证采集的资料最新，还会回访已抓取过的网页。网络机
2012.1 53 基于TAN 结构的贝叶斯 文本分类器研究 王景中 易路杰 北方工业大学信息工程学院 北京 100144 摘要：朴素贝叶斯分类器是一种简单且有效实现的文本自动类方法，但其独立性假设在实际中是不存在的。在TAN 结构贝叶斯分类算法中，考虑了两两属性间的关联性，对属性间的独立性假设有了一定程度的降低。 关键词：文本分类；贝叶斯；TAN 0 引言 朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类中一种最常见且原理简单，实际应用很成功的方法。朴素贝叶斯分类器中的“朴素”主要是指假设各属性间相互独立。在文本分类中，假设不同的特征项在确定的类别下的条件概率分布相互独立，这样在计算特征项之间的联合分布概率时可以大大提高分类器的速度。目前，很多文本分类系统都采用贝叶斯分类算法，在邮件分类、电子会议、信息过滤等方面都有了广泛的应用。 1 朴素贝叶斯分类器 1.1 贝叶斯公式介绍 贝叶斯定理为：设S 为试验E 的样本空间，A 为E 的事件，1B ，2B ，…n B 为S 的一个划分，且有P(A)>0，P(i B )>0 (i=1，2，…n)，则有： 1 (/)() (/)(/)() i i i n j j j P A B P B P B A P A B P B ==∑ ，i=1，2，…n 。 1.2 贝叶斯文本分类 贝叶斯文本分类模型是一种基于统计方法的分类模型，是现有文本分类算法中最有效的方法之一。其基本原理是：通过样本数据的先验概率信息计算确定事件的后验概率。在文本分类中的应用为：通过计算给定文本的特征值在样本库中某一确定类i C 中的先验概率， 得出给定文本的特征值属于 i C 类的后验概率，再通过比较，得出后验概率最大的即为给 定文本最可能属于的类别。因此，贝叶斯类别判别式为： 12arg max (/,,)NB i n C P C w w w = (1) 本文采用布尔表示法描述文本，每个文本表示为特征矢 量(1w ，2w ， …V w )，V 为特征词表，V 为特征词表总词数，V=(1B ，2B ，…V B )。特征矢量中的i w ={0，1}，1表示特 征词表中的第i 个词出现，0表示没有出现。 根据贝叶斯公式： 121212(,,/)() (/,,)(,,) n i i i n n P w w w C P C P C w w w P w w w = (2) 式中()i P C 为样本集中属于i C 类的概率，12(,,/)n i P w w w C …为i C 类中给定文本特征词的概率。 要求12max (/,,)i n P C w w w …，(2)式中分母12(,,)n P w w w …在给定的所有类别中为固定值，即为常量。因此，只需求： 12arg max (,,/)()NB n i i C P w w w C P C = (3) 式中()i P C 的值为每个类别在样本集中的频率，即为样本集中属于i C 类的文本数与样本集中的总的文本数的比率。12(,,/)n i P w w w C …的值计算比较困难，理论上只有建立一个 足够大的样本集才能准确得到。如何得出12(,,/)n i P w w w C …的值也是贝叶斯算法的关键，直接影响分类的性能。目前只能通过估算得出。 由于贝叶斯分类模型的假设，文本特征属性之间独立同分布，因此各属性联合概率等于各属性概率的乘积，即：
毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系
西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。
毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：
结合中文分词的贝叶斯文本分类 https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/showarticle.aspx?id=247 来源:[] 作者:[] 日期:[2009-7-27] 魏晓宁1,2,朱巧明1,梁惺彦2 (1.苏州大学,江苏苏州215021;2.南通大学,江苏南通226007) 摘要:文本分类是组织大规模文档数据的基础和核心。朴素贝叶斯文本分类方法是种简单且有效的文本分类算法,但是属性间强独立性的假设在现实中并不成立,借鉴概率论中的多项式模型,结合中文分词过程,引入特征词条权重,给出了改进Bayes方法。并由实验验证和应用本方法,文本分类的效率得到了提高。 1. Using Bayesian in Text Classification with Participle-method WEI Xiao-ning1,2,ZHU Qiao-ming1,LIANG Xing-yan2 (1.Suzhou University,Suzhou 215006,China;2.Nantong University,Nantong 226007,China) Abstract:Text classification is the base and core of processing large amount of document data.Native Bayes text classifier is a simple and effective text classification method.Text classification is the key technology in organizing and processing large amount of document data.The practical Bayes algorithm is an useful technique which has an assumption of strong independence of different properties.Based on the polynomial model,a way in feature abstraction considering word-weight and participle-method is introduced. At last the experiments show that efficiency of text classification is improved. 1.0引言 文档分类是组织大规模文档数据的基础和核心,利用计算机进行自动文档分类是自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题。现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的,比较著名的文档分类方法有Bayes、KNN、LLSF、Nnet、Boosting及SVM等。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯学习方法的分类器,其原理虽然较简单,但是其在实际应用中很成功。贝叶斯模型中的朴素贝叶斯算法有一个很重要的假设,就是属性间的条件独立[1][2],而现实中属性之间这种独立性很难存在。因此,本文提出了一种改进型的基于朴素贝叶斯网络的分类方法,针对于文本特征,结合信息增益于文本分类过程,实验表明文本分类的准确率在一定程度上有所提高。
从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。
中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。
基于libsvm的中文文本分类原型 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。SVM理论的学习，请参考jasper的博客。 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR )以及分布估计(one ? class ? SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S 形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM是一个开源的软件包,。他不仅提供了LIBSVM 的C++语言的算法源代码,还提供了Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在Windows 或UNIX 平台下使用,也便于科研工作者根据自己的需要进行改进(譬如设计使用符合自己特定问题需要 的核函数等)。 更多案例到WX 公zhong hao : datadw 文本分类，大致分为如下几件事情：样本，分词，特征提取，向量计算，分类训练，测试和调试。 1.样本选择 搜狗语料https://www.doczj.com/doc/60812456.html,/labs/dl/c.html，下精简版吧，如果实验用用，这足够了，你要下107M的也可以。当然，你也可以自己找语料，不过麻烦点而已，把各大门户网站的对应频道下的文章都爬下来。 2.分词
拥有目前世界上最大的中文信息库，总量达到6000万页以上，并且还在以每天几十万页的速度快速增长。 百度搜索引擎的特点： 1.基于字词结合的信息处理方式。巧妙解决了中文信息的理解问题，极大地提高了搜索的准确性和查全率。 2.支持主流的中文编码标准。包括GBK(汉字内码扩展规范)、GB2312(简体)、BIG5(繁体)，并且能够在不同的编码之间转换。 3.智能相关度算法。采用了基于内容和基于超链分析相结合的方法进行相关度评价，能够客观分析网页所包含的信息，从而最大限度保证了检索结果相关性。 4.检索结果能标示丰富的网页属性（如标题、网址、时间、大小、编码、摘要等），并突出用户的查询串，便于用户判断是否阅读原文。 5.百度搜索支持二次检索（又称渐进检索或逼进检索）。可在上次检索结果中继续检索，逐步缩小查找范围，直至达到最小、最准确的结果集。利于用户更加方便地在海量信息中找到自己真正感兴趣的内容。 6.相关检索词智能推荐技术。在用户第一次检索后，会提示相关的检索词，帮助用户查找更相关的结果，统计表明可以促进检索量提升10-20%。 7.运用多线程技术、高效的搜索算法、稳定的UNIX平台、和本地化的服务器，保证了最快的响应速度。百度搜索引擎在中国境内提供搜索服务，可大大缩短检索的响应时间（一个检索的平均响应时间小于0.5秒）。 8.可以提供一周、二周、四周等多种服务方式。可以在7天之内完成网页的更新，是目前更新时间最快、数据量最大的中文搜索引擎。 9.检索结果输出支持内容类聚、网站类聚、内容类聚+网站类聚等多种方式。 支持用户选择时间范围，提高用户检索效率。
10.智能性、可扩展的搜索技术保证最快最多的收集互联网信息。拥有目前世界上最大的中文信息库，为用户提供最准确、最广泛、最具时效性的信息提供了坚实基础。 11.分布式结构、精心设计的优化算法、容错设计保证系统在大访问量下的高可用性、高扩展性、高性能和高稳定性。每个部分均采用N+1的冗余设计，1台服务器时刻处于备用状态。因而整个系统能在99.9%的时间内提供高可用性和高稳定性的服务。 12.高可配置性使得搜索服务能够满足不同用户的需求。在搜索调度、相关性评价、内容过滤、显示方式等方面均为客户提供了可配置手段，使系统具有很大的灵活性和适应性。ICP站点通过调用百度搜索引擎的应用编程接口（API）调用搜索服务，由他们自行决定搜索结果的显示方式，加入自己的广告和公司图标（logo）。 13.先进的网页动态摘要显示技术。可以动态摘要显示网页中含有用户查询字串的任意位置文字，使用户阅读和判断搜索结果更方便更快捷。
搜索引擎基本原理 一．全文搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。 二．目录索引 与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。 首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。 其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。
尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。（由于登录Yahoo!的难度最大，而它又是商家网络营销必争之地，所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧） 此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。 最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。 目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。 目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。
Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图
图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.
?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.
文本分类的常见方法
文本分类的过程： （1）选择训练文本。好的训练文本对分类器的最终结果起到至关重要的作用。 （2）选择文本特征。对训练样本和测试样本进行数据预处理，包括分词、去停用词、消除噪音等。目前的文本分类研究，主要选取一些具有代表性的词、词组、短语来表示文本。（3）建立文本表示模型。为了便于计算机理解和计算相关的文本属性，需要对文本进行表示，其中向量空间模型(Vector Space Model VSM)运用最为广泛。 （4）选择分类方法。文本分类的核心部分，不同的分类方法原理不同需要处理的数 据也不同。经典分类算法有朴素贝叶斯(Naive Bayes NB)、K-近邻(K-Nearest Neighbor KNN)、决策树(Decision Tree DTree)、算数平均质心(Arithmetical Average Centroid AAC)、支持向量机(Support Vector Machine SVM)。 （5）分类结果的评估。目前主流的评估标准准确率、召回率和F1值。
选择文本特征 我们需要将文档转换为计算机可以衡量、运算的形式。现在运用最广泛的形式：将文档映射入向量空间。具体流程如图1。 张三说的确实在理。李四买了一张三角桌子。 张三/说/的/确实/在理。 李四/买/了/一张/三角/桌子。 对中文文档进行分词 中文分词系统：盘古、Lucene 张三、在理 李四、三角、桌子 去除停顿词 在理、三角、桌子 特征项提取 评判的标准：信息增益、期望交叉熵 互信息、开放检验 这样就将一篇文章映射成了为了向量空间中的一个向量。在把文章都映射完成后，我们可以根据自己不同的需求，在向量空间中进行运算。比如计算两篇文章的相似度：我们把向量的起点都映射到原点，则我们可以比较向量的长度、向量的夹角、向量两个终点的距离等等；我们还可以宏观的观察大量的向量在向量空间中的分布情况，对大量聚集在一起的向量抽取它们的共性：计算他们的中心、他们整体的方向等。其实数学模型很好，只不过限于计算机的存储、运算水平，向量空间的维度过高、文档数量过大、计算复杂度过高会使得模型的计算机实现变得困
各类搜索引擎的分类、特点、工作原理及代表 1,图片搜索引擎 图片搜索是通过搜索程序，向用户提供互联网上相关的图片资料的服务。 从所使用的技术上来分类，可分为： (1) 基于上下文本（context）的图片搜索,传统意义上图片搜索通常是通过Alt等锚来索引，搜索的，《浅谈图片搜索引擎的实现》中提出了跨越性的图片搜索的实现，具有很高的参考价值。如果这一设想可以实现，那将极大的改变人们的生活具有很高的参考价值。(2) 基于图片内容的搜索基于文本的图片搜索涉及了数据库管理、计算机视觉、图像处理、模式识别、信息检索和认知心理学等诸多学科，其相关技术主要包括:图像数据模型、特征提取方法、索引结构、相似性度量、查询表达模式、检索方法等。相似图片的检测主要涉及特征表示和相似性度量这两类关键技术。图像特征的提取与表达是基于内容的图像处理技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征(如关键字、注释等)和视觉特征(如颜色、纹理、形状等)两类。 2.全文索引 全文搜索引擎的代表是网络爬虫，网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL 开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 爬虫设计是否合理将直接影响它访问Web的效率,影响搜索数据库的质量,另外在设计爬虫时还必须考虑它对网络和被访问站点的影响,因为爬虫一般都运行在速度快,带宽高的主机上,如果它快速访问一个速度较慢的目标站点,可能导致该站点出现阻塞。Robot应遵守一些协议,以便被访问站点的管理员能够确定访问内容,Index是一个庞大的数据库,爬虫提取的网页将被放入到Index中建立索引,不同的搜索引擎会采取不同方式来建立索引,有的对整个HTML文件的所有单词都建立索引,有的只分析HTML文件的标题或前几段内容,还有的能处理HTML文件中的META标记或特殊标记。 3.目录索引 目录搜索引擎的数据库是依靠专职人员建立的,这些人员在访问了某个Web站点后撰写一段对该站点的描述,并根据站点的内容和性质将其归为一个预先分好的类别,把站点URL 和描述放在这个类别中,当用户查询某个关键词时,搜索软件只在这些描述中进行搜索。很多目录也接受用户提交的网站和描述,当目录的编辑人员认可该网站及描述后,就会将之添加到合适的类别中。 目录的结构为树形结构,首页提供了最基本的入口,用户可以逐级地向下访问,直至找到自己的类别,另外,用户也可以利用目录提供的搜索功能直接查找一个关键词。由于目录式搜索引擎只在保存了对站点的描述中搜索,因此站点本身的变化不会反映到搜索结果中,这也是目录式搜索引擎与基于Robot的搜索引擎之间的区别。分类目录在网络营销中的应用主要有下列特点： 通常只能收录网站首页(或者若干频道)，而不能将大量网页都提交给分类目录；网站一旦被收录将在一定时期内保持稳定；无法通过"搜索引擎优化"等手段提高网站在分类目录中
第三章因特网的应用 3.2因特网上的信息检索 第1课时搜索引擎的分类、特点及其工作过程 一、教学目标 知识目标 1、温习搜索引擎检索常用信息的方法，能熟练使用至少1个搜索引擎获取所需信息； 2、掌握全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎的特点，能够分析各自的优缺点和 各自的工作过程。 技能目标 1、掌握搜索引擎的使用方法，能灵活选择合适的搜索引擎获取所需信息。 情感目标 1、理解搜索引擎的的社会意义和存在价值； 2、激发学生创新意识和探索网络信息检索技术的兴趣。 二、教学重点： 1、掌握全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎的特点，能够分析各自的优缺点， 理解各自的工作过程； 2、熟练使用全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎检索所需信息。 三、教学难点： 1、能够分析全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎各自的优缺点，理解各自的工作过程。 四、教学方法： 任务驱动分组教学 五、教学过程 任务1：解答同学们在使用搜索引擎过程中主要存在的问题。 任务2：用三类搜索引擎搜索”高一信息技术练习题”，观察得到的结果，分析各类搜索引擎的特点和优缺点。 任务3：分别利用百度图片、专业图片网检索姚明照片和按钮图片，并比较两种检索方法的特点。 任务1：同学们在使用搜索引擎过程中主要存在的问题。4分钟 针对学生提出的问题，老师作答，有选择地作演示。 新课 看新闻、体育等信息我们常常会上哪些网站呢？（门户网站或综合网站） 但是要找比较陌生、不同见解或大量相关信息怎么办？（搜索引擎） 这节课我们一起来深入探讨搜索引擎的分类、特点及其工作过程 搜索引擎分类：全文搜索引擎、目录式搜索引擎、元搜索引擎 3分钟 任务2：用三类搜索引擎搜索“高一信息技术练习题”，观察得到的结果，分析各类搜索引擎的特点和优缺点。（文本检索）27分钟 学生练习并分组讨论。 引导学生注意观察搜索到的网页数、用时，搜索结果的标题、摘要和准确度，目录式搜索引