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一、文本分类基础

1. 定义：将文本文档或句子分类到预定义类别，包括单标签多类别（如新闻分娱乐/体育）和多标签多类别（如文档同时属“相机”“芯片”类）。
2. 基准公开数据集
   | Dataset | Type | Labels | Size (train/test) | Avg. length |
   |---------|------|--------|------------------|-------------|
   | SST | 情感 | 5/2 | 8.5k/1.1k | 19 |
   | IMDb Review | 情感 | 2 | 25k/25k | 271 |
   | AG’s News | 主题 | 4 | 120k/7.6k | 44 |

二、文本表示方法

向量空间模型（VSM）

将文本视为特征项集合，特征项可为字、词、短语，文本表示为$(t_1,w_1;t_2,w_2;\dots ;t_n,w_n)$。其中$t_n$ 表示特征项（例如一个词），$w_n$表示该特征项对应的权重。

权重的表示：

1. 词袋模型：特征项为词。出现则对应权重为1，否则为0
2. 词频（TF）：$w_i=log(t{f}_i+1)$ ，其中 $t{f}_i=词t_i在文档d中的出现次数$
3. 逆文档频率（IDF）：$id{f}_i=log(N/d{f}_i)$，其中 $d{f}_i=语料库中包含词t_i的文档总数$
4. TF-IDF：$tf-id{f}_i=t{f}_i\cdot id{f}_i$

三、特征选择技术

筛选特征，留下有用的，影响大的特征

1. 文档频率（DF）：统计含特征的文档数，低频特征可能被过滤，如教育类文档中“计算机”出现5/7篇。
2. 互信息（MI）：衡量特征与类别的依赖程度，$MI(t_i,c_j)=log\frac{P(t_i,c_j)}{P(t_i)P(c_j)}$。
3. 信息增益（IG）：计算特征带来的信息增量，$IG(t_i)=H(C)-H(C|T_i)$，如“计算机”的IG为0.1308。

四、分类算法

1. 朴素贝叶斯（生成式模型）
   • 假设特征独立：$P(X|c_j)\approx {\prod }_{k=1}^{n}P(w_k|c_j)$
   • 决策规则：$c^{\ast }=argma{x}_{j}P(c_j){\prod }_{i=1}^{M}P(w_i|c_j{)}^{N(w_i)}$
   • 参数估计：$P(c_j)\approx \frac{1+N(c_j)}{C+N_{all}}$ $P(w_i\mid c_j)\approx \frac{1+N（w_i,c_j）}{M+{\sum }_{i}N(w_i,c_j)}$ $其中C为类别总数，M为特征项总数，N（C_i）为类别总数，N(w_i,c_i)是w_i在c_i类别文档中出现的次数$
2. 线性判别函数（判别式模型）：$g(x)=w^{T}x+w_0$，通过感知器准则、LMS等学习参数。

五、性能评估体系

1. 基础指标
   • 真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）、假负例（FN）
2. 核心指标公式
   | 指标 | 公式 |
   |------|------|
   | 精确率（P） | $P_i=\frac{T{P}_i}{T{P}_i+F{P}_i}$ |
   | 召回率（R） | $R_i=\frac{T{P}_i}{T{P}_i+F{N}_i}$ |
   | F1值 | $F1=\frac{2PR}{P+R}$ |
3. 平均指标
   • 宏平均：各分类指标的算术平均
   • 微平均：全局统计TP、FP、FN后计算
4. 评估曲线
   • P-R曲线：调整阈值绘制精确率-召回率关系
   • ROC曲线：横轴FPR，纵轴TPR，AUC越大性能越好

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关键问题

1. 文本表示中TF-IDF的核心作用是什么？
   • 答案：TF-IDF通过词频（TF）和逆文档频率（IDF）结合，衡量词在文档中的重要性。TF反映词在当前文档的出现频率，IDF降低常见词权重，提升稀有词权重，使模型更关注区分性特征，如“计算机”在教育类文档中因IDF高更具代表性。
2. 特征选择中信息增益与互信息的区别是什么？
   • 答案：信息增益（IG）衡量特征对分类系统的信息增量，考虑特征出现和不出现的情况；互信息（MI）仅衡量特征与类别的相关性，不考虑特征不出现时的影响。IG公式为$IG(t_i)=H(C)-H(C|T_i)$，MI为$MI(t_i,c_j)=log\frac{P(t_i,c_j)}{P(t_i)P(c_j)}$，IG更全面，MI更侧重相关性强度。
3. 朴素贝叶斯分类器的“朴素”假设如何影响分类效果？
   • 答案：朴素贝叶斯假设特征之间完全独立，这在实际文本中不成立，如“计算机”和“高校”高度相关。该假设简化计算，但可能导致特征间依赖关系被忽略，降低分类精度。不过在文本分类中，因词袋模型本身忽略词序，该假设在多数场景下仍有效，尤其当训练数据充足时，能通过概率估计弥补假设缺陷。