文本分类模型预训练模型

（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）：

研 究 生 姓 名： 年 级： 学 号： 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

第一章 绪 论

1.1研究背景

当今的时代，是一个信息技术飞速发展的时代。随着信息技术的飞速发展，科学知识也在短时间内发生了急剧的、爆炸性的增长。

据1998年的资料显示[1]，70年代以来，全世界每年出版图书50万种，每一分钟就有一种新书出版。80年代每年全世界发表的科学论文大约500万篇，平均每天发表包含新知识的论文为1.3万-1.4万篇；登记的发明创造专利每年超过30万件，平均每天有800-900件专利问世。近二十年来，每年形成的文献资料的页数，美国约1,750亿页。另据联合国教科文组织所隶属的“世界科学技术情报系统”曾做的统计显示，科学知识每年的增长率，60年代以来已从9.5％增长到10.6％，到80年代每年增长率达12.5％。据说，一位化学家每周阅读40小时，光是浏览世界上一年内发表的有关化学方面的论文和著作就要读48年。而2005年的资料显示[2]，进入20世纪后全世界图书品种平均20年增加一倍，册数增加两倍。期刊出版物，平均10年增加一倍。科技文献年均增长率估计为13％，其中某些学科的文献量每10年左右翻一番，尖端科技文献的增长则更快，约2-3年翻一番。

同时，伴随着Internet的迅猛发展，网站和网页数也在迅速增长，大约

#!/usr/bin/env python # -*-coding:utf8-*-

importos

import codecs

fromsklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer importnltk

fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB fromsklearn.linear_model import SGDClassifier

def tokenize(text):

tokens = nltk.word_tokenize(text)

# stems = stem_tokens(tokens, stemmer) return tokens

defread_corpus(topics):

print \token_dict = dict() y_train = [] fori in range(6):

dROOT_SUB = u'./data/topic_corpus_cut/' + topics[i].decode(\count = 0

forsubdir, dirs, files in os.walk(dRO

蠓虫的分类模型

摘要

本文通过对两类蠓虫的触角长和翅长数据进行分析，用画散点图的方法对两类蠓虫进行区分，利用判别分析建模方法对未知的三个样本进行识别，将它们分类。在生物学中，根据触角长和翅长来识别一只蠓虫标本是Af还是Apf是很重要的。本文为此提供了方法。

在模型一中，本文通过画散点图，进而画出两条斜线将两类蠓虫分别划分在斜线的两侧，对它们进行分类。

在模型二中，本文通过马氏距离判别法对未知的三个样本进行判别，并将它们归类。得出的结果为:三个未知样本均为Apf类。

在模型三中，本文修改分类方法，用贝叶斯判别法对三个未知样本进行判别分类。计算结果表明：三个未知样本均属于Apf类。

最后，本文对马氏距离判别法做了误差分析，通过回代误判率和交叉误判率对模型进行评价。计算结果为：回代误判率为0，交叉误判率为0.0667。说明模型判别方法较准确。

本文从绘制散点图，利用判别分析建模方法角度对两类蠓虫进行识别，并对未知样本分类，进而利用误差分析对模型准确性予以预测，逐步深化，最后对模型进行评价与推广。

关键词 散点图 马氏距离 贝叶斯 回代误判 交叉误判

一、问题重述

（一）背景知识

两种蠓虫Af和Apf已由生物学家罗纳（w.L.

预混燃烧的燃烧模型

摘要

为了达到抑制污染物排放，实现燃料的清洁燃烧的目的，人们采取了很多办法。“节能减排”促使燃烧系统采用贫燃燃烧技术，它具有降低NOx、CO等污染物，提高燃烧效率的作用。但这种燃烧方式的燃烧极限范围很窄，而且火焰稳定性差，容易诱发燃烧系统的不稳定性，如火焰的热声耦合振荡，这种不稳定性会造成更大的污染和浪费。新型燃烧器的设计必须克服这些缺点，以达到“节能减排”的目的。

首先本文以FLUENT软件为平台，构建了合理的数学物理模型，对甲烷-空气预混燃烧过程进行了数值模拟，实验证明，贫燃料燃烧及贫氧燃烧都可以起到降低污染物排放的目的。并利用数值模拟的方法针对不同燃烧模型的情况下甲烷的预混燃烧的特性进行分析，观察其速度场、温度场、以及污染物（NOX）的分布情况，发现预混燃烧的相关规律，寻求燃烧的最佳工况。

其次本文了解不同燃烧模型对流场结构、燃烧结构的影响，与实验结果比较，探讨如何改进数值模拟，提高设计精度，同时找出预混火焰稳定性规律，探讨抑制燃烧不稳定性的策略。

本文通过数值计算，得到了在不同燃烧模型下柱状燃烧室内甲烷燃烧的数值模拟结果，分析发现，燃烧模型的不同对甲烷燃烧特性的影响也不同。通过对燃烧速度分布图，火焰温度分布云图

上海交通大学硕士学位论文目录

目录

第一章绪论 (1)

1.1 研究背景和意义 (1)

1.2 多标签分类 (2)

1.3 国内外研究现状 (3)

1.4 论文的结构安排 (6)

第二章多标签文本分类相关技术 (7)

2.1 文本分类的定义及过程 (7)

2.1.1 文本分类的定义 (7)

2.1.2 文本分类的一般过程 (7)

2.1.3 多标签文本分类评估方法 (8)

2.2 文本分类的分类方法 (9)

2.2.1 决策树算法 (9)

2.2.2 Ricchio算法 (10)

2.2.3 KNN算法 (11)

2.2.4 神经网络算法 (12)

2.2.5 朴素贝叶斯算法 (13)

2.2.6 支持向量机 (14)

2.3 本章小结 (14)

第三章基于中文多标签分类的特征选择 (16)

3.1 文本特征选择 (16)

3.2 特征选择方法 (17)

3.2.1 过滤无意义信息 (17)

3.2.2 汉语文本自动分词 (17)

3.2.3 汉语文本粗降维 (18)

3.2.4 文本表示模型 (18)

3.2.5 常用特征选择方法 (19)

3.3 改进的特征选择方法 (20)

3.3.1 强类别纹理挖掘算法 (20)

3.3.2 常用权重计算方法 (21)

III

万方数据

上海交通大学硕士学位论文目录

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

IBT-SAT小马过河—专业备考社区

听写是提高听力的唯一途径

注意：

新托福市面上没有真题，备考最佳材料就是旧托福的真题！然而——普通的PBT 真题历年在 考场上偷录的声音质量存在严重的问题，影响我们学习使用！ 特点：

小马过河*p04X9小马过河新托福专业备考社区3dw@UC96{0d5~1m本材料取材于旧托福CBT 机考的真题，声音质量很清晰 按照场景分类去学习，同话题横听段子，事半功倍

场景分类如下：音频地址：http://www.xiaoma.com/bbs/thread-2167-1-1.html

（1） 历年旧托福mp3 及脚本 http://www.xiaoma.com/bbs/forum-24-1.html （2） 什么是听写 http://www.xiaoma.com/bbs/thread-10089-1-1.html （3） 怎样听写 http://www.xiaoma.com/bbs/thread-105-1-1.html

（4） 语音识别问题起因 http://www.xiaoma.com/bbs/thread-10833-1-1.html （5） 因听写而进步 http://www.xiaoma.com/bbs/th

文本分类中不平衡数据的处理

中山大学

硕士学位论文

文本分类中不平衡数据的处理

姓名：骆凯敏

申请学位级别：硕士

专业：应用数学

指导教师：姚正安

20050527

文本分类中不平衡数据的处理

中山大学硕士学位论文：文本分类中不平衡数据的处理

文本分类中不平衡数据的处理

专业：应用数学

硕（博）士生：骆凯敏

指导教师：姚正安教授

摘要

随着计算机软硬件技术的飞速发展，计算机的各种应用已经深入到我们日常生活的每一个角落．生活中大量的电子文本使得人们难以对其进行整理，因为传统的信息检索方法只针对于以纸张存储的信息，对电子文本的存储格式则无用武之地．于是学者开始运用各种机器学习、数据挖掘的方法对电子文本进行处理，以便人们对其进行检索，从中搜寻有用信息．在各种相关的研究中，文本分类（ＴｅｘｔＣａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ）是学者研究的一个热点．

文本分类的方法很多，诸如朴素贝叶斯分类方法、决策树分类方法、基于实例的分类方法、支持向量机分类方法等．评价分类方法的好坏会使用分准率（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）、分全率（Ｒｅｃａｌｌ）、Ｆｌ值或是使用它们的均值．在以往的大部分文本分类论文中，学者倾向于使用Ｆｌ的微观均值．使用Ｆ１微观均值可以从总体上综合评价分类器的分类效果，但是掩盖了少数类分类精度低

介绍了Markov逻辑网的理论模型、学习算法和推理算法,并将其应用于中文文本分类中。实验结合了判别式训练的学习算法,MC—SAT、吉布斯抽样和模拟退火等推理算法,结果表明基于Markov逻辑网的分类方法能够取得比传统K邻近(KNN)分类算法更好的效果

第2 9卷第 l 0期2 00年 19月0文编号章：01 98 ( 901 2 2 0 10— 0 1 2 ) 0— 709— 4

算计应机用 Ju nl o oue pia n i o r fa mCp trA p lts co Vo . No 1 9 21 .0 0 .2c 0 t 9

M0kav辑网逻及其文在本分类 中的应用 ro张芳玉，黄涛，东梅，艾熊忠 阳(重庆学大计算机学，重庆院4 04 0 40(a ).nh g@ irc rit t tmlao ) n.

n摘要:介绍了 Mkva辑的网论理型模 ro、逻习学法和算推理算，法将并应用于其中文本分类文中实。验结合了判

别训练的学式习算，—A吉布法抽斯样模和退拟等火推算理法，MS T、 C结果表基明于M ao rv逻辑网的类分方法够能取k得传比统 K邻 近 N )(类算法好更的效果。 NK 分关键词:统计系学习；器关学；习ro机 a