如何使用 reuters-21578 数据集和 svm.net 进行文本分类？答案

【问题标题】：How to use reuters-21578 dataset with svm.net for text classification?如何使用 reuters-21578 数据集和 svm.net 进行文本分类？
【发布时间】：2011-08-31 03:18:29
【问题描述】：

我刚刚开始了一个文本分类的应用程序，我已经阅读了很多关于这个主题的论文，但是直到现在我都不知道如何开始，我觉得我没有得到完整的图像。我已经获得了训练数据集并阅读了它的描述，并获得了 SVM 算法 (SVM.Net) 的出色实现，但我不知道如何在该实现中使用该数据集。我知道我应该从数据集的文本中提取特征并将这些特征用作 SVM 的输入，所以任何人都可以告诉我有关如何提取文本特征并将它们用作 SVM 算法的输入的详细教程，然后使用这个算法对新文本进行分类？如果有一个关于使用 SVM 进行文本分类的完整示例，那就太好了。

任何帮助将不胜感激。提前致谢。

【问题讨论】：

标签： nlp machine-learning svm document-classification

【解决方案1】：

为文本分类创建特征可以像您希望的那样复杂。

一种简单的方法是将每个不同的术语映射到一个特征索引。然后，您将每个文档表示为每个术语频率的向量。（您可以删除停用词、重量词等）。对于文本分类，您还可以为每个向量分配标签。

例如，如果文档是句子：

John loves Mary

带有“垃圾邮件”标签。

那么你可能有以下映射：

John : 1
loves: 2
Mary: 3

然后你的向量变成：

1 1 2 1 3 1

（我假设每个特征的权重为 1）

我不了解 SVM.NET，但大多数有监督的机器学习方法都会接受基于向量的输入。

【讨论】：

谢谢你的回答，但我已经读过了，正如我提到的，我有一个不小的路透社数据集，所以我确实需要找到最合适的方式来表示每篇文章在里面。诸如建立信息检索索引之类的事情
这远非从文本中提取特征的最佳方式。更好的方法是使用正交特征：John : 100, loves : 010, Mary 001.
真正做到这一点是一个不同的问题（注意我说“简单”）。实际上，您会使用稀疏表示、创建倒排索引等。从单词到术语的底层映射是相同的。