中文文本分句

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2.2 系统配置 2.2.1 创建组 --- 创建组，节点2执行相同命令： mkgroup -'A' id='500' adms='root' oinstallmkgroup -'A' id='501' adms='root' asmadmin 美河学习在线 www.eimhe.com

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

在文本分类这块，大量的文本数据时，选择合适的方法可真是关键。比如说，朴素贝叶斯和AdaBoost结合的 Naive Bayes-Boosting 方法，挺好用的，它能通过增强弱分类器的能力来提升分类准确度。是在中文文本分类中，复杂的字符和歧义词问题时，向量空间模型和反向最大匹配分词技术有时也能带来不错的效果。，学会合理选择不同方法，能让你的分类任务变得更轻松高效。如果你对中文文本的或者提升分类准确度感兴趣，可以试试这篇文章里的一些方法，是对Naive Bayes-Boosting的运用。，做文本分类时，记得多考虑模型的适用性，方法的选择要看具体的数据特性哦。

探讨文本挖掘的应用领域，专注于中文语境下的研究，使用R语言进行数据分析，结合语料库和统计模型进行深入探讨。

朴素贝叶斯算法是文本数据时的好帮手，尤其在进行文本分类时挺靠谱的。通过一个概率模型，它能根据文本中的词汇来预测标签。在这个项目中，朴素贝叶斯用来预测 Stack Overflow 上问题的标签。你可以使用它来分类像'Java'、'Python'等问题标签。过程中，数据预关键，需要清洗文本、去掉停用词、做词形还原等。，利用TF-IDF或者词袋模型来表示文本特征。，训练模型，学习不同标签的概率关系。训练好后，拿一个新问题输入，模型就能给出最匹配的标签。，可以用sklearn.naive_bayes来实现朴素贝叶斯算法，验证模型效果时还可以使用交叉验证和一些指标来评估。挺适合用来入门机器学习，了解文

文本的入门资料里，《文本.pdf》算是我看过比较扎实的一个，尤其适合刚接触 NLP 的前端或者数据同学。里面讲得挺系统，从最基础的语言模型讲起，比如n-gram怎么预测下一个词、什么是困惑度，都用了生活化的例子。嗯，挺容易理解的。分布式表达那块也蛮有料的，像Word2Vec怎么通过上下文来学词的语义，讲得还算清楚，配合实际例子会更好消化。尤其是CBOW和Skip-gram这两个模式，适合做词义相似度的朋友重点关注一下。是LDA 模型，也就是主题模型啦。如果你有一堆文本想看看都在说啥，比如用户评论、论坛帖子啥的，用 LDA 来做无监督主题提取还挺方便的。文档里对模型假设也解释得比较明白，不会太玄

12.8操作步骤第一步：使用“Nominal to Text”操作符，将属性att2的数据类型转换为文本。这一步骤是为了告知RapidMiner我们需要处理的是文本数据，详见图12.3。接下来，连接“Process Documents from Data”操作符，将其输入端与“Nominal to Text”连接，输出端“exa”和“wor”连接至结果端，详见图12.4。双击“Process Documents from Data”操作符，进入其设置界面，添加默认参数配置的“Tokenize”分词器操作符，详见图12.5。

文本分类里的维度问题，真的是老大难了。高维特征又多又乱，模型跑得慢不说，准确率还不稳定。粗糙集理论就挺能这个问题的，专门干降维这种脏活累活，精度还不掉。文中讲得挺全，从上近似、下近似这些基础概念，到怎么做知识约简，都说得清清楚楚。文本特征一多，像VSM 模型那种传统方法就开始吃力了。你用过支持向量机或KNN的应该懂，一不小心就爆内存。用粗糙集前先做停用词过滤和分词，后面再靠它筛关键特征，效率能提升不少。我觉得这篇 PDF 最实用的地方在后半部分，做了个案例对比实验，直接把传统方法跟粗糙集做的模型效果摆一块，哪种更稳一目了然。你要是项目里正好卡在特征维度上，建议真看看。顺手还能参考下里面推荐的特

scikit-learn（sklearn）是一个基于Python的机器学习工具，它简单高效，可用于数据挖掘和数据分析。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，开源且可用于商业用途（BSD许可证）。