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摘要：本文借助R軟件，采用來自某新聞媒體官方微信公眾號(hào)中16個(gè)類別的中文文本數(shù)據(jù)，對(duì)所發(fā)布內(nèi)容進(jìn)行分類。首先對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，主要是進(jìn)行分詞和去除停用詞，并加入自定義詞典，然后采用TF-IDF權(quán)重法提取文本特征，按照訓(xùn)練集與測(cè)試集10：3的比例，用支持向量機(jī)（SVM），隨機(jī)森林（RF），Boosting，最大似然的廣義線性回歸（GLMNET），最大熵（MAXENT）這5種分類算法，對(duì)選取的訓(xùn)練文本進(jìn)行訓(xùn)練得到不同的分類模型，進(jìn)而對(duì)測(cè)試文本進(jìn)行自動(dòng)分類，并采用5折交叉驗(yàn)證法比較不同算法的分類性能。結(jié)果顯示Boos～ng分類算法對(duì)于該文本的分類準(zhǔn)確率最高。

關(guān)鍵詞：TF-IDF；支持向量機(jī)；隨機(jī)森林；Boosting；分類模型

一、引言

文本分類是指依據(jù)文本的內(nèi)容，根據(jù)某種自動(dòng)分類算法按照一定分類體系或標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)大量文本進(jìn)行判斷并歸類為預(yù)先定義好的一個(gè)或者多個(gè)類別的過程。本文根據(jù)微信公眾號(hào)發(fā)布內(nèi)容，建立分類模型進(jìn)行文本自動(dòng)分類，主要采用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、Boosting、最大似然的廣義線性回歸、最大熵這5種分類技術(shù)。

二、描述性統(tǒng)計(jì)

從該新聞媒體官方微信公眾號(hào)的發(fā)布內(nèi)容及其所屬類別來看，共發(fā)布了780條新聞，其中社會(huì)類新聞達(dá)到了352條，生活服務(wù)類新聞共有118條，健康類新聞?dòng)?5條。因此，該新聞媒體比較關(guān)注有關(guān)社會(huì)民生、身體健康等方面的內(nèi)容，較適合普通民眾閱讀。

詞云圖是一種信息文本可視化技術(shù)，可過濾掉大量的龐雜文本信息，容易看出哪些類型的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率最高，從而更容易對(duì)其進(jìn)行分類。以下是對(duì)該新聞媒體的幾種具有代表性的新聞?lì)愋头謩e作出詞云圖，可以觀察到在某類型新聞中哪些詞出現(xiàn)的頻率較高，從而更容易對(duì)一則新的新聞進(jìn)行分類。

圖1-圖5分別展示出的是社會(huì)類新聞、生活服務(wù)類新聞、房產(chǎn)類新聞、財(cái)經(jīng)類新聞、環(huán)保類新聞。但若僅僅通過觀察來判斷一條信息屬于哪一類型，不僅工作量大且正確率有待考究，因此需要通過文本分類算法來規(guī)范化新聞的分類。由于篇幅受限未給出詞云圖。

三、實(shí)證分析

3.1文本集整合

在提取文本特征之前，要對(duì)文本做預(yù)處理，主要是對(duì)文本進(jìn)行分詞和去除停用詞處理。去除停用詞一般通過導(dǎo)入中文停用詞表來實(shí)現(xiàn)，本文采用的中文停用詞表含有4545個(gè)停用詞。去除這些與主題無關(guān)的詞以后，按照實(shí)際需求選取權(quán)重最高的幾個(gè)詞匯來代表該文本的核心內(nèi)容。此外，在文本信息處理過程中，通過從搜狗細(xì)胞詞庫中選擇自定義詞典將文本中出現(xiàn)的特殊詞加進(jìn)去，有助于識(shí)別文本，提高分類的準(zhǔn)確率。

3.2提取特征文本

選取能夠反映文本類別的文本特征。各個(gè)詞匯對(duì)文本分類的影響是不同的，一些通用的或者各個(gè)類別中都普遍存在的詞匯對(duì)文本分類的影響很小，去除掉這些沒有影響力的詞匯，篩選出代表該類的特征項(xiàng)集合。特征提取是文本分類中的關(guān)鍵問題，它對(duì)分類精確率有很大影響。文本特征提取有很多方法，其中最常用的方法是通過詞頻選擇特征。通過詞頻計(jì)算出權(quán)重。采用TF-IDF（詞頻率-逆文檔頻率）法計(jì)算權(quán)重。

3.3利用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型

本文選用某新聞媒體官方微信公眾號(hào)的發(fā)布內(nèi)容為研究文本，文本類別為時(shí)政、社會(huì)、頭條新聞、視頻、生活服務(wù)、財(cái)經(jīng)、科技、健康、房產(chǎn)、環(huán)保等16類。取600篇作為訓(xùn)練文本，其余180篇作為測(cè)試文本。在模型訓(xùn)練時(shí)，對(duì)訓(xùn)練文本進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，得到詞頻統(tǒng)計(jì)矩陣，構(gòu)造不同算法對(duì)應(yīng)的分類器模型。分別是支持向量機(jī)（SVM），隨機(jī)森林（RF），Boosting，最大似然的廣義線性回歸（GLMNET），最大熵（MAXENT）這5種分類算法。

3.4利用測(cè)試集對(duì)模型測(cè)試

對(duì)于選取的180篇測(cè)試文本，根據(jù)不同的分類器模型，對(duì)測(cè)試文本進(jìn)行自動(dòng)分類，以支持向量機(jī)和最大熵算法為例，得到的分類結(jié)果見表1。（藍(lán)字標(biāo)注的表示分錯(cuò)的類別）

進(jìn)一步，針對(duì)這兩種算法的180篇測(cè)試文本分類結(jié)果及各個(gè)類別正確分類和錯(cuò)誤分類的文本數(shù)。對(duì)應(yīng)計(jì)算出各類別的正確率。

在支持向量機(jī)SVM算法下，社會(huì)和活動(dòng)這兩個(gè)類別分類的正確率相對(duì)較高，分別為81%，68%。在最大熵MAXENT算法下，社會(huì)、時(shí)政、活動(dòng)、生活服務(wù)這四個(gè)類別分類的正確率分別為63%，67%，78%，66%。

3.5分類性能的比較

針對(duì)五種分類算法，采用5折交叉驗(yàn)證，得到分類準(zhǔn)確率Accuracy。支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、Boosting、最大似然的廣義線性回歸（GLMNET）、最大熵（MAXENT）這五種算法的5折交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率分別為0.573、0.667、0.692、0.608、0.574。這五種分類算法的準(zhǔn)確率都基本上在60%以上，其中Boosting的準(zhǔn)確率最高，近70%。Boosting算法對(duì)于此文本分類是分類性能最好的算法。

四、結(jié)論

由實(shí)證部分交叉驗(yàn)證結(jié)果得到Boosting算法是此文本分類中性能最好的分類算法。Boosting算法具有速度快、簡(jiǎn)單、編程容易、適應(yīng)性強(qiáng)和精度高的特點(diǎn)，并在進(jìn)行分類的同時(shí)能夠進(jìn)行特征選取，可以提高弱分類算法的識(shí)別率。