摘 要：本文介紹了語義文本挖掘的相關(guān)理論及學(xué)術(shù)概念，闡述了文本挖掘過程及貝葉斯算法等概念，針對(duì)文本算法“貝葉斯算法”在文本分類領(lǐng)域的應(yīng)用算法進(jìn)行了優(yōu)化并通過對(duì)newsgroup文檔集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)而給出了優(yōu)化結(jié)果。探索了對(duì)樸素貝葉斯算法的優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：文本挖掘；貝葉斯算法、特征詞、文本分類、newsgroup文檔集；優(yōu)化

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.07.222

1 研究背景

伴隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，在人類的生活中，通信、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)可以說是已經(jīng)無處不在，大量的“信息”通過電子文本形式存儲(chǔ)，而且數(shù)量急劇增長(zhǎng)；新聞、用戶評(píng)論、電子郵件等等，這些都是以電子文本的形式存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)，但是面對(duì)如此龐大的信息量，通常人們需要的僅僅只是其中的一小部分，那么如何從海量的電子文本中挖掘出自己感興趣或者說是有價(jià)值的信息，這是我們所面臨的嚴(yán)重挑戰(zhàn)。文本玩家技術(shù)就是為處理這類問題而誕生的一種重要的信息處理技術(shù)，文本挖掘技術(shù)是從文本中識(shí)別有效信息的一個(gè)過程。而文本挖掘又包含：文本分類，文本挖掘，文本聚類分析等多個(gè)方向。而文本挖掘是指從海量的電子文本數(shù)據(jù)中分離抽取出事先不知，可理解，而最終可用的知識(shí)的過程，而運(yùn)用這些知識(shí)可以更好的組織信息幫助人們進(jìn)行預(yù)測(cè)或判斷以及計(jì)劃調(diào)整與優(yōu)化。

2 研究現(xiàn)狀

文本挖掘在國(guó)外的研究開展較早，50年代，H.P.Luhn在文本挖掘領(lǐng)域進(jìn)行了開創(chuàng)性的研究，他提出了詞頻統(tǒng)計(jì)以及自動(dòng)分類。眾多學(xué)者在這一領(lǐng)域進(jìn)行了研究工作。而研究的范圍主要有文本挖掘模型、文本特征提取、文本挖掘算法、文本挖掘工具等。

我國(guó)引入文本挖掘概念并開展中文的文本挖掘只是從最近幾年才開始的。目前我國(guó)文本挖掘研究還處于對(duì)國(guó)外相關(guān)理論和技術(shù)的實(shí)驗(yàn)和論證階段，文本挖掘理論實(shí)際應(yīng)用和適合中文的文本挖掘技術(shù)及算法研究都處于初步階段。目前還沒有形成完整的或成體系的適合針對(duì)中文信息處理的文本挖掘理論與技術(shù)框架。

3 文本挖掘

文本挖掘包含三個(gè)過程：文本預(yù)處理、特征信息提取以及數(shù)據(jù)挖掘。

（1）文本預(yù)處理。文本信息資源最初是各種不同來源的原始數(shù)據(jù)類型，而需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾和鑒別。根據(jù)數(shù)據(jù)來源的不同幾數(shù)據(jù)類型的特征，可以分為：結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)過濾需要對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)提供不同的文本過濾方案。結(jié)構(gòu)化信息需要通過預(yù)處理，將不同形式的文本資源轉(zhuǎn)換成新的相同（或相似）的形式；而對(duì)于非結(jié)構(gòu)化穩(wěn)定，則需要通過文本預(yù)處理將非結(jié)構(gòu)化信息文本轉(zhuǎn)化為可以通過算法分析的形式，轉(zhuǎn)化為能夠進(jìn)行特征信息提取的文本格式。

（2）特征信息提取。特征信息提取是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成能夠在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，作為下一步文本挖掘處理的數(shù)據(jù)輸入。特征提取主要是識(shí)別出文本中有特點(diǎn)業(yè)務(wù)價(jià)值特征的詞。天氣的特征詞多數(shù)是信息文本中表示的概念，而這些概念包含了重要的業(yè)務(wù)信息，因此在做信息提取前就需要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)識(shí)別出那些信息是需要被提取以及對(duì)于的提取策略。

（3）數(shù)據(jù)挖掘。通過預(yù)處理幾信息提取后，就可以對(duì)文本進(jìn)行挖掘分析了，而常用的挖掘分析技術(shù)有：文本結(jié)構(gòu)分析、文本分類、文本聚類以及文本關(guān)聯(lián)分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。

4 基于文本分類應(yīng)用的貝葉斯算法的優(yōu)化

（1）文本分類。文本分類是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)文本信息按照特定的業(yè)務(wù)分類體系或標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)分類標(biāo)記。屬于一種分類體系的自動(dòng)分類，是樸素貝葉斯分類方法。

（2）貝葉斯算法優(yōu)化應(yīng)用。貝葉斯算法主要關(guān)注穩(wěn)定類別歸屬的概率。文本的類別歸屬概率=每個(gè)分類詞屬于對(duì)于類別的概率的綜合表達(dá)式。我們可以用這個(gè)詞在對(duì)應(yīng)分類文本中出現(xiàn)的次數(shù)來粗略統(tǒng)計(jì)，這就體現(xiàn)了詞頻統(tǒng)計(jì)的計(jì)算成為可行。

樸素貝葉斯算法公式有很多。首先要計(jì)算分類樣本中每個(gè)統(tǒng)計(jì)原始的先驗(yàn)概率，然后需要計(jì)算出單個(gè)文本對(duì)于每個(gè)分類的概率，而其中概率值最高的分類才會(huì)被作為有效分類被收納。

（3）樸素貝葉斯算法對(duì)newsgroup文檔集做分類的結(jié)果。1）取newsgroup文檔中所有的特征詞（87554個(gè)）通過交叉實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以看到平均的準(zhǔn)確率為0.7819，而需要23分鐘，準(zhǔn)確率的范圍為0.7565-0.8047。2）取newsgroup文檔中詞頻次數(shù)4次以上的特征詞（30095個(gè)）通過交叉實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果：評(píng)價(jià)準(zhǔn)確率為0.7791，而用時(shí)為22分鐘，準(zhǔn)確率范圍為0.7551-0.8026。

通過比較可以得知，樸素貝葉斯算法在實(shí)際的應(yīng)用過程中，詞頻的低的詞并沒有必要去除，因?yàn)樵~頻低的詞去除后會(huì)使分類統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率下降，但是又沒有明顯的縮短計(jì)算周期。通過多次的實(shí)驗(yàn)，通過類條件概率優(yōu)化算法提升貝葉斯算法的分類準(zhǔn)確率：

類條件概率P（特征詞|分類）=（分類下特征詞在訓(xùn)練文檔集中出現(xiàn)的次數(shù)總和+0.001）/（分類特征詞總數(shù)+訓(xùn)練文檔集中不重復(fù)特征詞總數(shù)），分子當(dāng)特征詞沒有出現(xiàn)時(shí)，只加0.001通過優(yōu)化，可以更為準(zhǔn)確的計(jì)算特征詞的分布規(guī)律，平均準(zhǔn)確率由原來的0.7791提升到0.8223，總體的優(yōu)化效果較為明顯。

5 結(jié)論

在分類方法中，不同分類都有各自不同的優(yōu)缺點(diǎn)，而貝葉斯算法是基于概率分類統(tǒng)計(jì)的算法，特征詞詞頻越高，則代表該特征詞越具有業(yè)務(wù)價(jià)值，而在實(shí)際的文本分類應(yīng)用中，還是存在小概率情況的，有些特征詞雖然出現(xiàn)的頻率不高，但可能是更能體現(xiàn)信息類別特點(diǎn)，但是這類詞出現(xiàn)的頻率不高，對(duì)于這類詞的通過貝葉斯概率計(jì)算就可能會(huì)被忽略，所以在該算法的應(yīng)用還需要通過更多的優(yōu)化或結(jié)合其他算法進(jìn)行綜合應(yīng)用才能逐漸提高文本分類的實(shí)際準(zhǔn)確性。

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作者簡(jiǎn)介：劉建君（1990-），男，江西吉安人，學(xué)士。