信息检索与文本分类方法研究

### 信息检索与文本分类方法研究 信息检索和文本分类是自然语言处理领域中的重要研究方向。本文将介绍一种基于相对熵和反馈的语言模型信息检索新方法，以及三种解决有向无环图（DAG）结构类别多标签文本分类问题的方法，并对它们进行详细分析和实验验证。 #### 基于相对熵和反馈的语言模型信息检索方法 提出了一种基于相对熵和反馈的语言模型信息检索新方法。实验结果表明，该方法的性能优于其他对比方法。通过对实验结果的分析，发现该方法的性能对用于估计文档语言模型值的平滑参数较为敏感，而对用于估计查询语言模型值的插值系数并非总是非常敏感，有时仅在不同数据集上表现出相对敏感性。 平均精度对不同参数的敏感性： - **Lambda、Delta、Alpha 参数**：平均精度在 AP 数据集上相对稳定，但在 FT 数据集上较为敏感。推测原因是 AP 数据集和 FT 数据集具有同质性，而 FR 数据集具有异质性。 - **Beta 参数**：当 λ = 0.6，δ = 0.7，α = 0.7 时，REJM 方法和 READ 方法的平均精度在三个数据集上对 β 的设置较为敏感。在 FR 数据集上，当 β 值大于 0.55 时，两种方法的平均精度会下降，这可能也与 FR 数据集的异质性有关。 #### 文本分类问题概述 文本分类问题已经研究了很长时间，但大多数研究集中在扁平分类上，即预先定义的类别被孤立对待，不考虑它们之间的关系。常用的方法如一对一（one-against-the-rest）和成对分类（pairwise classification）方法，根据每个二元分类器的分类结果，以不同方式确定文档应分配的类别。 然而，类别通常以层次结构组织，如树或有向无环图（DAG）。因此，研究人员转向了层次分类方法，该方法考虑了类别之间的包含关系进行分类。通过自上而下的基于层次的方法，在类别层次结构的每个级别构建分类器，从根类别开始，逐级确定文档是否应传递到下一级别进行进一步分类。 #### 树结构类别分类方法回顾 有一种针对树结构类别的层次分类方法，该方法将文档分配到叶节点和内部节点类别。所有涉及的分类器都是二元分类器，在训练和分类阶段利用了类别之间的包含关系。 **构建分类器**： - 对于每个类别 Ci，其覆盖范围 Coverage(Ci) 是指以 Ci 为根的子树中的所有类别，包括 Ci 本身。函数 Parent(Ci) 返回 Ci 的父类别。 - 对于每个内部类别 Ci，构建一个二元分类器 subtree-classifier，用于确定文档是否应分配到 Coverage(Ci) 中的任何类别。 - 对于每个类别 Ci，构建另一个二元分类器 local-classifier，用于确定文档是否应分配到 Ci。 **训练阶段**： - **内部类别 Ci 的子树分类器**： - 正样本（+ve）：所有被标记为 Coverage(Ci) 中某个类别的文档 dj。 - 负样本（-ve）：所有未被标记为 Coverage(Ci) 中任何类别，但被标记为 Coverage(Parent(Ci)) 中某个类别的文档 dj。 - **内部类别 Ci 的局部分类器**： - 正样本（+ve）：所有被标记为 Ci 的文档 dj。 - 负样本（-ve）：所有未被标记为 Ci，但被标记为 Coverage(Ci) 中某个类别的文档 dj。 - **叶节点类别 Ci 的局部分类器**： - 正样本（+ve）：所有被标记为 Ci 的文档 dj。 - 负样本（-ve）：所有未被标记为 Ci，但被标记为 Coverage(Parent(Ci)) 中某个类别的文档 dj。 **分类阶段**： 该阶段利用了类别树的结构信息，是一个自上而下的基于层次的分类过程。从根类别开始，对于每个呈现给类别 Ci 的文档 dj： - 如果 Ci 是内部类别： - 使用 subtree-classifier 对 dj 进行分类。如果 dj 被分类为负，则返回；否则，使用 local-classifier 对 dj 进行分类。如果 dj 被分类为正，则将 Ci 添加到 dj 的类别集合中，并继续使用 Ci 的子类别分类器对 dj 进行分类。 - 如果 Ci 是叶节点类别： - 使用 local-classifier 对 dj 进行分类。如果 dj 被分类为正，则将 Ci 添加到 dj 的类别集合中。 该方法使用支持向量机（SVM）二元分类器实现，实验结果表明，在 Reuters - 21578 数据集上，如果有足够的训练文档，该方法表现良好。但该方法不能直接用于 DAG 结构的类别，因为在 DAG 中，一个类别可能有多个父类别。 #### 解决 DAG 结构类别多标签文本分类的三种方法 为了解决 DAG 结构类别下的多标签文本分类问题，提出了三种方法：树基方法、DAG 基方法和扁平方法。 **树基方法（Tree - Based Approach）** 将 DAG 转换为等效的树结构。对于具有多个父类别的每个类别，将其复制到不同的节点，节点数量等于从根到该类别的分支数量。通过深度优先遍历图来创建树，每次访问一个类别时，创建其副本并以访问时间进行索引。 虽然这些副本在物理上是分离的，但在训练和分类阶段逻辑上被视为相同的标签。然而，这种方法存在两个主要缺点： - 如果原始 DAG 包含具有多个父类别的级联节点，生成的树可能会非常大。 - 类别树中可能存在完全相似的分类器