特征选择在文本挖掘中的应用及相关模型研究

### 特征选择在文本挖掘中的应用及相关模型研究 #### 1. 文本挖掘中特征选择的应用 文本挖掘主要用于响应各种工程和商业相关的查询，从而提高日常工作效率。特征选择在文本挖掘和许多机器学习问题解决中是一项关键任务。 在无监督学习中，需要将未标记的文本文件进行分组，要确保同一组内的文本彼此相似。而在监督学习中，则需要在将文本分组到特定类别之前进行彻底检查。 在印度及其周边地区，大多数医院都设有特定的问题论坛，人们可以提出与患者所面临的某些医疗状况相关的问题。但当提出的问题相同且回复也相同时，整个系统会显得非常单调和冗余。因此，从提到的状况中提取关键词并相应地给出回复会更好。有研究使用了95个文本文件的数据集，在去除停用词之前，唯一单词的总数为1454个，去除停用词后为1171个，向量空间模型（VSM）有1171个特征，通过TF - IDF（词频 - 逆文档频率）和余弦相似度进行分类。 随着互联网的发展，数据的可用性和生成量达到了历史新高，因此对数据进行分类对于构建整个数据块的结构极为重要。数据分类有助于设计搜索引擎、垃圾邮件过滤器、信息过滤等。文本分类是基于统计方法将文本结构化为向量形式，然后通过TF - IDF结合余弦相似度或欧几里得相似度来计算组间的相似度。相关数据集包含4053条科技新闻、3533条非科技新闻和462条科技数据，是三维数据。 TF - IDF还被用于分析最受欢迎明星图片的标题。研究先考虑所有媒体形式，后缩小到文本数据，因为文本数据更易分析。通过TF - IDF模型分析标题，根据权重对关键词进行排名，从而找出关键词，如“weekend”“hashtag”等。数据集来自Instagram上最受关注的前20位明星的帖子标题。 另一个主要应用是将文档中的单词分类到特定的词袋中，并根据单词的频率赋予相应的权重。会去除文档中的停用词和可能的连词，以避免它们对主要单词的出现产生影响。有研究使用的数据集是FIRE数据集，它是许多报纸的语料库。 在当今数据充斥的世界中，合理使用数据进行数据采集、垃圾邮件过滤和人类情感分析非常重要，其中关键在于识别文本的特征。有研究分析了Taboo购物网站上4288位买家的反馈和评论，并将其聚类为垃圾邮件、情感词等相关组，有助于系统理解客户的情绪。 此外，还有一些其他应用，如捕捉社交网络中微小帖子（主题标签）之间的匹配、对新闻广播词进行更实际的更新、应用TF - IDF对湿热综合征进行分类、检测模式的方法、减少特征向量、探测多词文本、解决基于TF - IDF方法的缺点的技术、对Instagram用户最佳图片标题进行排名、在农民呼叫中心数据集上的应用等，还有基于模糊方法的应用。 #### 2. 特征选择模型和相关性相似度度量 工作中使用的一些特征选择模型包括基于词频的词项文档矩阵（TDM）、词频 - 逆文档频率、对数频率、增强频率，相关方程如下： - \(tf(t, d, D) =\) 词项 \(t\) 在文档 \(D\) 中的频率 \((0)\) - \(Tfidf(t, d, D) = tf(t, d) \cdot idf(t, D)\) \((1)\) - \(idf(d, t) = \log[(1 + n) / (1 + df(d, t))] + 1\) \((2)\) - \(tf(t, d) = \log(1 + ft,d)\) \((3)\) - \(f(x) = 0.5 + \frac{f(t, d)}{\max\{f(t', d : t' \in d\}}\) \((4)\) 文本聚类也需要相似度度量，本工作使用相关性来计算两个文本文件之间的相似度。相关性值介于 +1 和 -1 之间，+1 表示最大相似度，-1 表示最小相似度。可以通过从 1 中减去相关性值将其转换为距离度量，皮尔逊距离介于 0 和 2 之间，还会减去均值使其居中并通过除以标准差进行缩放。 #### 3. 提出的方法 将特征选择模型应用于现实生活数据集的步骤如下： 1. **数据预处理**：读取数据后进行预处理。 2. **构建词项文档矩阵**： - 使用公式 \(tf = frequency(t,d)\) 计算 \(TDMp1\