文本分类（一）：整体流程

有了新闻分类的语料库，接下来我们就可以进行文本分类了。
首先说一下大概的流程：

1.进行分词
2.去停用词
3.取名词
4.特征提取
5.特征加权
6.构造分类器

正式开始

1 进行分词

现在网上有很多开源的分词工具可以供我们选择, 选择结巴分词进行分词。虽然中科院的分词工具号称是最好的中文分词工具，但是它并木有进行开源。
首先进行jieba的安装，结巴的github托管地址：github。里面有结巴的安装教程，比较好理解。
貌似分词就这么简单的结束了。

2 去停用词

貌似是更加简单的一步，只要找一个停用词表，然后写个小程序进行剔除 就可以了。

3 取名词

根据结巴的分词标注结果进行取名词操作，因为往往名词是一篇文章的重点关注对象。

4 特征提取

进行语料库（保存很多文章的地方）的各个文章类别的特征提取。采用卡方检验进行特征的提取。

χ2(c,w)=N(AD−BC)2(A+C)(A+B)(B+D)(C+D)

A：在c类下包含词w的文档数量；
B：不在c类下包含词w的文档数量；
C：在c类下不包含词w的文档数量；
D：不c类下且不包含词w的文档数量；
N：所有文档的数量，即N=A+B+C+D;

对于每一类，分开计算。然后取各类前400作为词表。即分类的特征。

5 特征加权

采用td-idf对每篇文章所具有的特征进行赋值td-idf
TF-IDF是一个度量一个词对所属文档主题贡献程度的一个非常重要的标准，也是将文档转化为向量表示过程中的重要一环。
TF-IDF主要思想为：如果某一个词或者短语在一篇文章中出现的频率TF很高，并且在其它文章中很少出现，则认为该词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来作为特征。
词频TF：

/tfw,d=nw,d∑ini,d

其中tfw,d表示为词w在文章d中的权重，nw,d为词w在文章d中出现的次数，∑ini,d为文章d的总词数。
逆向文档频率：

idfi=log|w||j:wi∈dj|

其中|D|为语料库中文件总数，分母为包含wi的文件数目。

注意:由于词表中的每个词不一定在每个类中都会出现，因为需要采取平滑的方法。采用分母+1平滑的方法。

6 构造分类器

采用svm作为分类器。选取libsvm来训练模型。
1.为了使模型训练时间降低，首先使用svm-scale命令，对训练数据和测试数据进行缩放操作，上限为1，下限为0
2.使用grid.py对使用内核为rbf的svm模型进行参数选择。
3.使用svm-predict命令，对测试数据进行测试。