文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。

对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。

预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。

对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。

经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。

下一章节侃侃分类问题本身的分类。

文本分类入门(五)训练Part 2

将样本数据成功转化为向量表示之后，计算机才算开始真正意义上的“学习”过程。 再重复一次，所谓样本，也叫训练数据，是由人工进行分类处理过的文档集合，计算机认为这些数据的分类是绝对正确的，可以信赖的（但某些方法也有针对训练数据可能有错误而应对的措施）。接下来的一步便是由计算机来观察这些训练数据的特点，来猜测一个可能的分类规则（这个分类规则也可以叫做分类器，在机器学习的理论著作中也叫做一个“假设”，因为毕竟是对真实分类规则的一个猜测），一旦这个分类满足一些条件，我们就认为这个分类规则大致正确并且足够好了，便成为训练阶段的最终产品——分类器！再遇到新的，计算机没有见过的文档时，便使用这个分类器来判断新文档的类别。 举一个现实中的例子，人们评价一辆车是否是“好车”的时候，可以看作一个分类问题。我们也可以把一辆车的所有特征提取出来转化为向量形式。在这个问题中词典向量可以为： D=（价格，最高时速，外观得分，性价比，稀有程度） 则一辆保时捷的向量表示就可以写成 vp=（200万，320，9.5，3，9） 而一辆丰田花冠则可以写成 vt=（15万，220，6.0，8，3） 找不同的人来评价哪辆车算好车，很可能会得出不同的结论。务实的人认为性价比才是评判的指标，他会认为丰田花冠是好车而保时捷不是；喜欢奢华的有钱人可能以稀有程度来评判，得出相反的结论；喜欢综合考量的人很可能把各项指标都加权考虑之后才下结论。

可见，对同一个分类问题，用同样的表示形式（同样的文档模型），但因为关注数据不同方面的特性而可能得到不同的结论。这种对文档数据不同方面侧重的不同导致了原理和实现方式都不尽相同的多种方法，每种方法也都对文本分类这个问题本身作了一些有利于自身的假设和简化，这些假设又接下来影响着依据这些方法而得到的分类器最终的表现，可谓环环相连，丝丝入扣，冥冥之中自有天意呀（这都什么词儿……）。 比较常见，家喻户晓，常年被评为国家免检产品（？！）的分类算法有一大堆，什么决策树，Rocchio，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，线性最小平方拟合，kNN，遗传算法，最大熵，Generalized Instance Set等等等等（这张单子还可以继续列下去）。在这里只挑几个最具代表性的算法侃一侃。Rocchio算法 Rocchio算法应该算是人们思考文本分类问题时最先能想到，也最符合直觉的解决方法。基本的思路是把一个类别里的样本文档各项取个平均值（例如把所有“体育”类文档中词汇“篮球”出现的次数取个平均值，再把“裁判”取个平均值，依次做下去），可以得到一个新的向量，形象的称之为“质心”，质心就成了这个类别最具代表性的向量表示。再有新文档需要判断的时候，比较新文档和质心有多么相像（八股点说，判断他们之间的距离）就可以确定新文档属不属于这个类。稍微改进一点的Rocchio算法不尽考虑属于这个类别的文档（称为正样本），也考虑不属于这个类别的文档数据（称为负样本），计算出来的质心尽量靠近正样本同时尽量远离负样本。Rocchio算法做了两个很致命的假设，使得它的性能出奇的差。一是它认为一个类别的文档仅仅聚集在一个质心的周围，实际情况往往不是如此（这样的数据称为线性不可分的）；二是它假设训练数据是绝

部编版六年级语文上册第八单元基础知识复习检测(附答案)

第八单元基础知识复习检测 1.给加点字选择正确的读音，画“√”。 祭祀（jíjì）供品（gōnggòng）竹匾（biǎnpiān）秕谷（pǐｂǐ） ．．．． 胭脂（āī）吊唁（áｙàｎ）熏黑（ūù）投掷（ìè） ．ynyn ．yn ．xnxn ．zh zhng （）文艺表演受了批评，那几名小号（áà）手都号（áà）啕大哭起来。 1 ．hoho ．hoho （2）他每次出差（chàchāi）差（chāchà）不多都要出点差（chāchà）错，连发 ．．． 票都整理得参差（cīchà）不齐。 ． 2.看拼音，写词语。 zhèng zhòng chúfáng líng lìhúlúntūzǎo n zhān mào （）（）（）（）（）píng zǎo níngshìzhāngguānlǐdbàiǎojīngfēshungāng （）（）（）（）yīwàngwújìjiājǐng jìqìjiǎngji ūpànwàng gòngpǐn （）（）（）（）（）（）dàngyàng cháoxùnhūnànchéngbìyùgàohūnchéncuòzōng （）（）（）（）（）（）（）jiěsàtunìsuōshòuxuēshùnji ānníngshìzhòu rǎn lǐngluàn （）（）（）（）（）（）（）3.形近字组词。 胯（跨（）缚（ ）傅（ ）猬（ ）谓（ ）澄（ ）橙（ ） ） 4.先补充词语，再选词填空。 一（）无（）失（）痛（）（）然一（）（）然大（（）风（）号饱（）风（）（）以（）受（）穷（（1）爷爷那（）的脸上露出幸福的微笑。 （2）听了老师的讲解，我（），原来这道题如此简单。 （3）又一次竞选失败，她受了很大的打击，禁不住（）起来。 ））尽 5.选择题。 （1）《少年闰土》这篇课文节选自鲁迅先生的小说（ A.《呐喊》 B.《故乡》 C. 《彷徨》 D. ）。《野草》 （2）下面不是用文章的主要人物做题目的是（）。 A.《少年闰土》 B.《黄继光》 C.《竹节人》 D.《我的伯父鲁迅先生》 6.根据要求完成下列句子练习。

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

SVM支持向量机白话入门

（一）SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。 以上是经常被有关SVM 的学术文献引用的介绍，有点八股，我来逐一分解并解释一下。 Vapnik是统计机器学习的大牛，这想必都不用说，他出版的《Statistical Learning Theory》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。在该书中详细的论证了统计机器学习之所以区别于传统机器学习的本质，就在于统计机器学习能够精确的给出学习效果，能够解答需要的样本数等等一系列问题。与统计机器学习的精密思维相比，传统的机器学习基本上属于摸着石头过河，用传统的机器学习方法构造分类系统完全成了一种技巧，一个人做的结果可能很好，另一个人差不多的方法做出来却很差，缺乏指导和原则。 所谓VC维是对函数类的一种度量，可以简单的理解为问题的复杂程度，VC 维越高，一个问题就越复杂。正是因为SVM关注的是VC维，后面我们可以看到，SVM解决问题的时候，和样本的维数是无关的（甚至样本是上万维的都可以，这使得SVM很适合用来解决文本分类的问题，当然，有这样的能力也因为引入了核函数）。 结构风险最小听上去文绉绉，其实说的也无非是下面这回事。

人教版(部编)四年级语文上册第八单元知识归类

人教版（部编）四年级语文上册 第八单元知识归类 一、易读错的字 尝（cháng）试诸（zhū）多竞（jìng）赛戎（róng）装唯（wéi）一娶（qǔ）媳（xí）妇求饶（ráo）徒（tú）弟成绩（jì）派（pài）出扔（rēng）掉骨髓（suǐ）药剂（jì）二、易写错的字 竞：中间是“口”。 唯：左右结构，左边的口字旁书写时稍靠上。 豹：左边是“豸”。 饶：右边是“尧”。 三、会写词语 戎装何尝诸子百家竞赛唯一豹子指派嫁娶媳妇淹没 逼迫漂浮旱灾徒弟扔掉饶命骗钱灌溉管理人烟新娘 眼睁睁迎接面如土色收成 四、多音字 折：shé（折本）zhé（折断）zhē（折腾）提：tí（提水）dī（提防） 五、形近字 戎（戎装）戒（戒严）竞（竞争）竟（竟然） 淹（淹没）掩（掩护）旱（干旱）捍（捍卫） 娶（嫁娶）取（取缔）扔（扔掉）仍（仍旧） 骗（骗人）偏（偏心）浮（漂浮）蜉（蜉蝣） 饶（求饶）挠（挠头）拴（拴住）栓（枪栓） 六、近义词 荒芜—荒凉灌溉—浇灌漂亮—美丽迎接—欢迎满意—如意 拜见—拜访提心吊胆—心惊胆战无能为力—束手无策 聚精会神—全神贯注百发百中—弹无虚发 七、反义词 信—疑多—少苦—甜漂亮—丑陋年轻—年迈迎接—送别

满意—不满提心吊胆—处之泰然无能为力—大显神通聚精会神—三心二意 八、词语搭配 1.动词搭配：（眼睁睁）地看着（聚精会神）地盯着 2.形容词搭配：（年轻漂亮）的姑娘（年轻）的女孩子 （锋利）的锥尖（极小）的东西（百发百中）的射箭能手 九、词语归类 1.ABB 式词语：眼睁睁阴森森傻乎乎顶呱呱白皑皑绿莹莹明晃晃 2.含有身体部位名称的词语：面如土色提心吊胆眼疾手快手忙脚乱 3.ABAC 式词语：百发百中呆头呆脑多才多艺不卑不亢无穷无尽 4.“一×不×”式词语：一声不响一字不漏一成不变一文不值一言不发 十、句子积累 1.衬托： 看道边李树多子折枝，诸儿竞走取之，唯戎不动。 2.语言描写： 西门豹说：“这样说来, 河神还真灵啊。下一回他娶媳妇, 请告诉我一声, 我也去送送新娘。” 3.神态、动作描写： 官绅一个个吓得面如土色, 跪下来磕头求饶，把头都磕破了，直淌血。 4.动作描写： 妻子织布的时候，他躺在织布机下面，睁大眼睛，死死盯住织布机的踏板。 十一、考点提示 1.背诵《王戎不取道旁李》。 2.积累描写人物外貌和神态等方面的词语。 3.写一件事，能写出自己的感受。

文本分类入门(十一)特征选择方法之信息增益

前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。开方检验中使用特征与类别间的关联性来进行这个量化，关联性越强，特征得分越高，该特征越应该被保留。 在信息增益中，重要性的衡量标准就是看特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。 才因此先回忆一下信息论中有关信息量（就是“熵”）的定义。说有这么一个变量X，它可能的取值有n 多种，分别是x1，x2，……，x n，每一种取到的概率分别是P1，P2，……，P n，那么X的熵就定义为： 意思就是一个变量可能的变化越多（反而跟变量具体的取值没有任何关系，只和值的种类多少以及发生概率有关），它携带的信息量就越大（因此我一直觉得我们的政策法规信息量非常大，因为它变化很多，基本朝令夕改，笑）。 对分类系统来说，类别C是变量，它可能的取值是C1，C2，……，C n，而每一个类别出现的概率是P (C1)，P(C2)，……，P(C n)，因此n就是类别的总数。此时分类系统的熵就可以表示为： 有同学说不好理解呀，这样想就好了，文本分类系统的作用就是输出一个表示文本属于哪个类别的值，而这个值可能是C1，C2，……，C n，因此这个值所携带的信息量就是上式中的这么多。 信息增益是针对一个一个的特征而言的，就是看一个特征t，系统有它和没它的时候信息量各是多少，两者的差值就是这个特征给系统带来的信息量，即增益。系统含有特征t的时候信息量很好计算，就是刚才的式子，它表示的是包含所有特征时系统的信息量。 问题是当系统不包含t时，信息量如何计算？我们换个角度想问题，把系统要做的事情想象成这样：说教室里有很多座位，学生们每次上课进来的时候可以随便坐，因而变化是很大的（无数种可能的座次情

【小学语文】部编人教版三年级上册第八单元基础知识必记

【小学语文】部编人教版三年级上册第八单元基础知识必 记八单元 基础知识必记 一、易读错的字 登（d ēng ）上 观众（zh òng ） 掌（zh ǎng ）声 落（l ào ）下 调（di ào ）来 胸脯（p ú） 男（n án ）孩 宁（n íng ）静 寒冷（l ěng ） 诚（ch éng ）实 冻（d òng ）死 面包渣（zh ā） 战斗（d òu ） 撤（ch è）退 白求恩（ēn ） 血（xu è）丝 弹（d àn ）片 迅 （x ùn ）速 二、易写错的字 登： 上下结构;书写时注意上面的笔顺是：横撇、点、撇、 撇、捺。 腿： 左右结构;第十笔是点。注意右边部分先写上面的“ ”;再 写走之。 投：第五笔是横折弯。 勇：第四笔是横折;不要写成横折钩。 短：要写得左窄右宽;注意第五笔是点。 秀：下面是“乃”;笔顺是：横折折折钩、撇。。 三、会写词语 司马光 庭院 登上 跌倒 观众 放弃 坚持 掌声 全班 沉默 腿脚 投向 调来 摇晃 热烈 勇气 轮流 文静 讲台 一齐 角落 慢吞吞 刚刚 泪水 持久 平息 动听 面对 灰雀 粉红 冻死 郊外 养病 跳动 欢快 谷粒 男孩 或者 严寒 本来 可惜 肯定 诚实 四、多音字 落?????(lào)（落下）( luò)（落叶）( là)（丢三落四） 斗?????(dòu)（战斗）( d ǒu)（一斗） 大?????(dài)（大夫）( dà)（大人） 调?????(diào)（调动）( tiá o)（调节） 五、形近字

?????司(司机)同(同学) ?????庭(家庭)挺(挺好) ?????持(坚持)诗(诗人) ?????掌(掌声)常(经常) ?????没(没有)投(投入) ?????通(通过)痛(痛快) ?????诚(诚实)城(城市) ?????班(班级)斑(斑纹) ?????默(沉默)墨(墨汁) 六、近义词 轮流—轮换 立刻—立即 热烈—强烈 讲述—讲解 动听—好听 忧郁—忧虑 鼓励—鼓舞 监督—监视 欢迎—迎接 果然—果真 喜爱—喜欢 可惜—惋惜 诚实—老实 激烈—猛烈 敏捷—敏锐 沉思—思索 恳求—请求 迅速—快速 七、反义词 犹豫—果断 热烈—冷清 忧郁—开朗 欢迎—拒绝 喜爱—讨厌 仰望—俯视 欢快—忧伤 镇定—慌张 敏捷—缓慢 危险—安全 胜利—失败 八、词语搭配 【形容词搭配】（热烈的）掌声 （诚实的）男孩 【量词】 三（只）麻雀 一（个）男孩 一（座）小庙 一（块）弹片 一（名）战士 九、词语归类 【ABCC 式词语】硝烟滚滚 凉风习习 【AABC 式词语】耿耿于怀 落落大方 【含“不”字的成语】经久不息 坚持不懈 十、句子积累 1. 拟人句：它们在树枝间来回跳动;婉转地歌唱;非常惹人喜爱。 2. 反问句：战士们没有离开他们的阵地;我怎么能离开自己的阵地 呢？ 十一、考点提示 1. 背诵：《司马光》和“日积月累”的内容。 2. 借助注释讲一讲《司马光》的故事。 3. 会用“陆续”“继续”“连续”造句。

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

人工智能与健康图文稿

人工智能与健康

2019年度人工智能与健康 1.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（ 2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案：A√答对 2.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0分） A.1 B.2 C.3 D.4 我的答案：C√答对 3.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 4.人工智能是（）的一个分支，它试图揭示人类智能的实质和真相，并以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。（2.0分） A.自然科学 B.社会科学 C.语言科学 D.计算机科学

我的答案：D√答对 5.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：D√答对 6.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在女性的所有死亡原因中，排在第二位的是（）。（2.0分） A.肺癌 B.肝癌 C.乳腺癌 D.淋巴癌 我的答案：C√答对 7.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 我的答案：D√答对 8.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（2.0分） A.轨迹跟踪

人教版第八单元知识归纳

第八单元知识归纳 课题1金属材料 基础过关：金属材料包括以及它们的。 一、金属 ⑴金属的物理性质：大多数金属呈色，但铜呈色，金呈色，铁粉为。大多 数金属都是体，但却是液体。都有光泽、导电性、导热性、延展性，的熔点最高、的导电性最强、地壳中含量最多的金属元素；人体中含量最多的金属元素；目前世界年产量最多的金属；被称为21世纪未来的钢材。 ⑵物质的性质决定用途，但不是唯一决定因素；在铁、铝、铜、锌四种金属中：可用来 制造炊具的是；常用于制造电线的是，电缆的是；导电性最强的是 ；常用于做干电池电极的是；包装糖果和香烟的银白色金属材料是。 二、合金 1、合金与其成分金属相比有以下优点：①；② ③。 2、使用量最大的合金为铁合金，生铁和钢最主要的区别是。 3、鉴别黄金和黄铜①（灼烧法）②（稀硫酸） ③（AgNO3溶液）。（用化学方程式表示） 课题2.金属的化学性质： 1、金属+ 氧气→金属氧化物 ①镁和氧气反应：（现象：）化学方程式 铝和氧气反应：化学方程式（铝制品耐腐蚀原因）②铁和氧气反应：现象：化学方程式 铜和氧气反应：现象：化学方程式 ③金高温下不与氧气反应。 2、金属与酸的反应 规律：金属+ 酸→盐+ 氢气 反应能发生的条件：①在金属活动性顺序表中，金属必须是排在氢前边的金属②酸主要指稀盐酸、稀硫酸 金属反应的现象与稀盐酸反应的化学方程式与稀硫酸反应的化学方程式镁 铝 锌 铁 铜 3、金属和盐溶液的反应规律：金属单质+盐→新盐+ 新金属单质 反应能发生的条件：①在金属活动性顺序表中，单质金属必须是排在盐中金属的前边 ②盐必须可溶。（K、Ca、Na除外。）(即：前换后盐可溶) 反应的现象反应的化学方程式

中文文本分类算法设计及其实现_毕业设计

毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文） 题目中文文本分类算法的设计及其实现 电信学院计算机系84班设计所在单位西安交通大学计算机系

西安交通大学本科毕业设计（论文） 毕业设计(论文)任务书 电信学院计算机系84 班学生丰成平 毕业设计(论文)工作自2013 年 2 月21 日起至2013 年 6 月20 日止毕业设计(论文)进行地点：西安交通大学 课题的背景、意义及培养目标 随着文本文件的增多，对其自动进行分门别类尤为重要。文本分类是指采用计算机程序对文本集按照一定的分类体系进行自动分类标记。文本分类器的设计通常包括文本的特征向量表示、文本特征向量的降维、以及文本分类器的设计与测试三个方面。本毕设论文研究文本分类器的设计与实现。通过该毕业设计，可使学生掌握文本分类器设计的基本原理及相关方法，并通过具体文本分类算法的设计与编程实现，提高学生的实际编程能力。 设计(论文)的原始数据与资料 1、文本语料库（分为训练集与测试集语料库）。 2、关于文本分类的各种文献（包括特征表示、特征降维、以及分类器设计）以及资料。 3、中科院文本分词工具(nlpir)。 4、文本分类中需要用到的各种分类方法的资料描述。 课题的主要任务 1．学习文本特征向量的构建方法及常用的降维方法。 2．学习各种分类器的基本原理及其训练与测试方法。 3．设计并编程实现文本分类器。

毕业设计（论文）任务书 4、对试验结果进行分析，得出各种结论。 5、撰写毕业论文。 6、翻译一篇关于文本分类的英文文献。 课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求) 1、程序可演示。 2、对源代码进行注释。 3、给出完整的设计文档及测试文档。 完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等) 1、提交毕业论文 2、提交设计和实现的系统软件源程序及有关数据 3、提交外文资料翻译的中文和原文资料 主要参考文献： 自然语言处理与信息检索共享平台：https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/?action-viewnews-itemid-103 Svm(支持向量机)算法：https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 基于神经网络的中文文本分析（赵中原）：https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/p-030716713857.html TF-IDF的线性图解：https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/blog-170225-6014.html 东南大学向量降维文献：https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/p-690306037446.html 指导教师相明 接受设计(论文)任务日期2013-02-21~2013-06-20 学生签名：

文本分类入门(八)中英文文本分类的异同

从文本分类系统的处理流程来看，无论待分类的文本是中文还是英文，在训练阶段之前都要经过一个预处理的步骤，去除无用的信息，减少后续步骤的复杂度和计算负担。 对中文文本来说，首先要经历一个分词的过程，就是把连续的文字流切分成一个一个单独的词汇（因为词汇将作为训练阶段“特征”的最基本单位），例如原文是“中华人民共和国今天成立了”的文本就要被切分成“中华／人民／共和国／今天／成立／了”这样的形式。而对英文来说，没有这个步骤（更严格的说，并不是没有这个步骤，而是英文只需要通过空格和标点便很容易将一个一个独立的词从原文中区分出来）。中文分词的效果对文本分类系统的表现影响很大，因为在后面的流程中，全都使用预处理之后的文本信息，不再参考原始文本，因此分词的效果不好，等同于引入了错误的训练数据。分词本身也是一个值得大书特书的问题，目前比较常用的方法有词典法，隐马尔科夫模型和新兴的CRF方法。 预处理中在分词之后的“去停止词”一步对两者来说是相同的，都是要把语言中一些表意能力很差的辅助性文字从原始文本中去除，对中文文本来说，类似“我们”，“在”，“了”，“的”这样的词汇都会被去除，英文中的“ an”，“in”，“the”等也一样。这一步骤会参照一个被称为“停止词表”的数据（里面记录了应该被去除的词，有可能是以文件形式存储在硬盘上，也有可能是以数据结构形式放在内存中）来进行。 对中文文本来说，到此就已初审合格，可以参加训练了（笑）。而英文文本还有进一步简化和压缩的空间。我们都知道，英文中同一个词有所谓词形的变化（相对的，词义本身却并没有变），例如名词有单复数的变化，动词有时态的变化，形容词有比较级的变化等等，还包括这些变化形式的某种组合。而正因为词义本身没有变化，仅仅词形不同的词就不应该作为独立的词来存储和和参与分类计算。去除这些词形不同，但词义相同的词，仅保留一个副本的步骤就称为“词根还原”，例如在一篇英文文档中，经过词根还原后，“computer”，“compute”，“computing”，“computational”这些词全都被处理成“compute”（大小写转换也在这一步完成，当然，还要记下这些词的数目作为compute的词频信息）。 经过预处理步骤之后，原始文档转换成了非常节省资源，也便于计算的形式，后面的训练阶段大同小异（仅仅抽取出的特征不同而已，毕竟，一个是中文词汇的集合，一个是英文词汇的集合嘛）。 下一章节侃侃分类问题本身的分类。

第八单元基础知识.doc

第八单元基础知识 一、一类字词语: 彩：人影彩响彩像倒彩彩片彩视影院影坛影迷影星 倒(ddo)：倒车倒水倒影倒立倒退倒挂 (dao)：倒台打倒 倒手倒卖 倒班 倒换 倒闭 游：游泳游戏游玩游园游行游动游记游 击游人游船 圆：圆刀方圆圆形团圆半圆圆心圆满圆场自圆其说 ffl ：包围周围合围围坐围巾围抱围攻围击围棋围观围困 卫：保卫 卫星 口卫 卫国 卫队 护卫 卫生 卫士卫兵 卫生纸 保家卫国 运: 运动 运用 运转 运笔 好运运气运河运送 运动场 运动会 宇: 宇宙 屋宇 宇内 眉宇 宇宙观 宇宙飞船 宇宙空间 宙: 宇宙 宙斯 航: 航空航行 航海 航天航模航次航线航运航向 舰：军舰舰队 舰长 舰日 舰艇航空母舰 冲: 冲动冲淡 冲服冲力 冲量冲洗冲喜 冲天 兴冲冲 晒: 日晒晾晒晒台晒图 晒太阳日晒雨淋 池了 城池花池池座 池塘养鱼池池中之物 浮: 飘浮 浮动浮名 浮华 浮土浮现 浮云 浮躁 浮石 浮桥 浮力 灾: 灾害 灾难 灾民 灾星 灾情 天灾人祸 没病没灾 W ： 害怕 灾害 害虫 害鸟害处害眼 害喜 杀害 里. 八、黑贝 黑色 黑白 黑发黑话黑心 天黑 黑市 黑豆 黑地 黑光 黑人 器重 电器 器乐器物器件 器材 沿岸对岸 河岸海岸伟岸 岸边 回头是岸 纹：纹理条纹纹身 花纹指纹纹路 笑纹折纹鱼尾纹纹丝不动 洞：山洞洞口洞穿 打洞洞明洞天洞开洞识孔洞空洞洞若观火

件: 条件 文件 件数 部件 快件 急件 元件 部件 信件 物件 课件 硬件 住: 记住 住处 住手 住口 住房 居住 须: 根须 须知 胡须 须发 必须 无须 能: 能力 才能 本能 功能 能干 低能 飘: 飘扬 飘荡 飘动 飘散 飘落 飘浮 必: 必须 必然 何必 务必 必要 必定 事： 事情 故事 事故 事件 出事 好事 软件事件要件物件原件组件证件 住所抓住 能量能手能源全能万能 分秒必争 事迹事变平妥无事事业 克：克服 千克 克星 休克 攻克 孙：孙了 了孙 孙女 祖孙 长孙 灭：消灭 灭火 灭口 灭亡 扑灭 植：植树 种植 植物 植被 根植 历：历史 来历 阴历 阳历 农历 史：历史 史记 史诗 史书 史册 化：变化 文化 化学 化肥 化石 代：时代 年代 代表 代理 取 代 克敌克扣克己克拉克制攻无不克 侄孙子孙后代 灭绝灭门灭种 灭族灭顶之灾 植入植苗培植植株 口历公历经历历法历次历时 史学史话史册史书太史史实史事 化工化身化装淡化 代课代笔代步当代现代古代取代 杯：杯水 杯中 把杯 茶杯 干杯 对杯海杯 杯子 酒杯 金杯 纸杯 杯弓蛇影 r ：厂房 厂家 车厂 厂方 厂长 出厂 厂子 产：生产 产量 出产 产地 产品 产生 产物 产业 国产 家产 特产 破产 介：介绍 介入 介意 介母 介词 介音 农：农民 农活 农场 农村 农夫 农时 菜农 瓜农 务农 农业 农具 农历农忙农户 科：科学 学科 科目 牙科 眼科 外科 理科 文科 科班 科举 科场 技：科技 技术 绝技 技师 技能 技艺 技巧 技法 纺：纺织 纺车 纺纱 纺线 纺绸 织：织布 织补 纺织 织女 织品 织物 织锦

中文文本分类语料

中文文本分类语料 文本自动分类就是用电脑对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 文本分类问题与其它分类问题没有本质上的区别，其方法可以归结为根据待分类数据的某些特征来进行匹配，当然完全的匹配是不太可能的，因此必须（根据某种评价标准）选择最优的匹配结果，从而完成分类。现如今，统计学习方法已经成为了文本分类领域绝对的主流。 统计学习方法需要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为训练集，注意由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则成本要低得多），计算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为训练，而总结出的规则集合常常被称为分类器。训练完成之后，需要对计算机从来没有见过的文档进行分类时，便使用这些分类器来进行。 下面提供一些网上能下载到的中文的好语料，供研究人员学习使用。 1.中科院自动化所的中英文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/13484 中文新闻分类语料库从凤凰、新浪、网易、腾讯等版面搜集。英语新闻分类语料库为Reuters-21578的ModApte版本。 2.搜狗的中文新闻语料库https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/labs/dl/c.html 包括搜狐的大量新闻语料与对应的分类信息。有不同大小的版本可以下载。 3.李荣陆老师的中文语料库 https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/11968 压缩后有240M大小 4.谭松波老师的中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/11970 不仅包含大的分类，例如经济、运动等等，每个大类下面还包含具体的小类，例如运动包含篮球、足球等等。能够作为层次分类的语料库，非常实用。 5.网易分类文本数据https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/11965 包含运动、汽车等六大类的4000条文本数据。 6.中文文本分类语料https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/11963 包含Arts、Literature等类别的语料文本。 7.更全的搜狗文本分类语料 https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/labs/dl/c.html 搜狗实验室发布的文本分类语料，有不同大小的数据版本供免费下载 8.2002年中文网页分类训练集https://www.sodocs.net/doc/8f2436794.html,/data/15021 2002年秋天北京大学网络与分布式实验室天网小组通过动员不同专业的几十个学生，人工选取形成了一个全新的基于层次模型的大规模中文网页样本集。它包括11678个训练网页实例和3630个测试网页实例，分布在11个大类别中。

部编版一年级语文下册第八单元基础知识必记

第八单元 基础知识必记 一、易读错的字 治（zhì）病 瓢（piáo ）虫 咕咚（dōnɡ） 熟（sh ú了 逃命（mìn ɡ） 领（lǐnɡ）着 傻（s hǎ） 二、易写错的字 病：部首是“疒”。 医：第二笔是撇，最后一笔是竖折。 干：第一笔是“一”。 怕：右边是“白”。 跟：第七笔是提。 家：第六笔是弯钩。 条：第二笔是横撇。 爬：部首是“爪”。 姐：左边“女”的第一笔是撇点， 右边是“且”。 三、会写的词语 生病 医生 别人 干活 好奇 七个 星星 吓人 可怕 跟着 家里 小羊 大象 都是 捉住 几条 爬山 姐姐 您好 小草 房子 四、多音字 恶?????è（丑恶）wù（厌恶） 干? ????gān （饼干）gàn （树干） 看?????kàn （看见）kān （看家） 熟?????shú（熟睡）shóu （熟了） 挣?????zhèng （挣钱）zhēng （挣扎） 难?????nán （难题）nà n （难民） 行?????xíng （步行）háng （银行） 五、形近字 ? ????病（病人）疾（疾病） ?????医（医生）巨（巨人） ?????别（别人）另（另外） ?????干（才干）王（国王） ?????奇（奇怪）骑（骑马） ?????七（七天）匕（匕首） ?????星（星星）显（明显） ?????吓（惊吓）下（下车） ?????怕（害怕）拍（拍手） ?????跟（跟从）根（树根） ?????家（家乡）嫁（出嫁） ?????都（都是）者（记者）

?????捉（捉虫）提（提问） ?????条（面条）余（多余） ?????爬（爬山）抓（抓住） ? ????姐（姐妹）组（小组） ?????您（您好）你（你好） ? ????草（草地）早（早上） ?????房（房子）放（放学） 六、近义词 帮忙—帮助 可恶—讨厌 盼望—希望 惊奇—惊讶 可怕—恐怖 热闹—喧闹 逃走—逃跑 难过—难受 掌握—控制 拦住—阻拦 七、反义词 借—还 新—旧 害虫—益虫 可恶—可爱 雪白—乌黑 热闹—冷清 可怕—美好 拦住—放行 难看—好看 难过—高兴 八、词语积累 1. 词语搭配 （1）形容词搭配 （可恶）的蚜虫 （圆圆）的小虫子 （碧绿碧绿）的叶子 （雪白雪白）的棉花 （2）动词搭配 （高兴）地说 （ 惊奇）地问 2. 词语拓展 （1）ABAB 式词语： 碧绿碧绿 雪白雪白 （2）“AA 的”式词语：圆圆的 高高的 红红的 （3）含有反义词的词语： 飞来飞去 游来游去 九、佳句积累 1. 棉花姑娘的病好了，长出了碧绿碧绿的叶子，吐出了雪白雪白的棉花。 2. 兔子吓了一跳，拔腿就跑。小猴子看见了，问他为什么跑。兔子一边跑一边叫：“不好啦，‘咕咚’可怕极了！” 3. 小壁虎爬呀爬，爬到小河边。他看见小鱼摇着尾巴，在河里游来游去。 十、考点提示 《画鸡》常以填空形式考查。

统编版二年级语文第八单元知识点归纳

第八单元知识小结 一、字词盘点 1.字 (1)难读的字 掏(tāo) 逮(dǎi) 譬(pì) 糙(cāo) 秩(zhì) 哦(ò) 窜(cuàn) 稼(jià) 腾(téng) (2)难写的字 摘:右部是“”,不要写成“商”。 世:正确的笔顺是横、竖、竖、横、竖折。 复:中间是“日”,不要写成“目”。 弓:正确的笔顺是横折、横、竖折折钩。 (3)多音字 dǎi（逮住）dāng（当心） 逮当 dài（逮捕）dàng（上当） kōng（天空）nán（难受） 空难 kòng（空地）nàn（灾难） 2.词 (1)必须掌握的词 祖先浓绿一望无边摘野果掏鹊蛋 回忆原始意思蓝天赛跑野兔 世界成功譬如反反复复方式 主意一直只好变化万物生长

泥土相当最好结局开头觉得 值日人类艰难神弓炎热害怕 从此重新东边光明火球沙石 决心苦海东方西方花草树木 生机 (2)近义词 捉——逮美好——美妙遥远——悠远 回忆——回想必须——务必 开始——起先譬如——比如敏感——敏锐 吓坏——受惊主意——办法决定——抉择 慢慢——缓缓变化——变动轮换——轮流 温暖——暖和炙烤——暴晒艰难——艰辛 爆裂——炸裂炎热——炽热害怕——恐惧 滋润——潮湿慌慌张张——急急忙忙 勃勃生机——生机勃勃繁茂——茂盛 (3)反义词 美好→邪恶遥远→附近开始→结束 成功→失败粗糙→光滑开头→结局 简单→复杂反反复复→当机立断 光明→黑暗艰难→容易炎热→寒冷 滋润→干燥慌慌张张→不慌不忙 勃勃生机→死气沉沉繁茂→干枯 (4)词语归类 ①含有数字“一”的四字词语:一望无边 类似的词语:一马当先一事无成万众一心一表人才一鸣惊人②AABB式词语:苍苍茫茫慌慌张张

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm