文本分类——特征选择概述_文本分类特征选择

特征选择概述

  在向量空间模型中，文本可以选择字、词组、短语、甚至“概念”等多种元素表示。这些元素用来表征文本的性质，区别文本的属性，因此这些元素可以被称为文本的特征。在文本数据集上一般含有数万甚至数十万个不同的词组，如此庞大的词组构成的向量规模惊人，计算机运算非常困难。进行特征选择，对文本分类具有重要的意义。特征选择就是要选择那些最能表征文本含义的词组元素。特征选择不仅可以降低问题的规模，还有助于分类性能的改善。选取不同的特征对文本分类系统的性能有不同程度的影响。已提出的文本分类特征选择方法比较多，常用的方法有：文档频率(Document Frequency，DF)、信息增益(Information Gain，IG)、 卡方( χ²)校验(CHI)和互信息(Mutual Information，MI)等方法。另外特征抽取也是一种特征降维技术，特征抽取通过将原始的特征进行变换运算，形成新的特征。

常见模型

文档频率(DF)

  某一词组出现在文档中的频率称为文档频率(DF)。计算形式如式所示：

  基于文档频率的特征选择一般过程：
  1) 设定文档频率DF的上界阈值∂_u 和下界阈值∂_l；
  2) 统计训练数据集中词组 的文档频率 ；
  3) ∀ DF(t_k)< ∂_l：由于词组t_k 在训练集中出现的频率过低，不具有代表性，因此从特征空间中去掉词组t_k࿱