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改進(jìn)的TF-IDF算法在文本分類中的研究

信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全

張偉1，2，石倩1，何霄1，王晨1，李禾香1，李驥然1

(1.中國(guó)石油工程技術(shù)研究院有限公司北京石油機(jī)械有限公司，北京102206； 2.中國(guó)人民大學(xué) 信息學(xué)院，北京100872)

摘要： 企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過(guò)程中，對(duì)大量日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)文本的數(shù)字化處理通常是多任務(wù)的，需要對(duì)文本數(shù)據(jù)同時(shí)完成信息抽取和文本分類任。在此應(yīng)用場(chǎng)景下，為了實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的分類效果，提出一種改進(jìn)的TF-IDF算法，將文本信息抽取結(jié)果也作為文本重要類別區(qū)分特征。通過(guò)引入信息增益方法得到改進(jìn)的權(quán)重計(jì)算公式，進(jìn)而得到改進(jìn)的文本特征向量空間表示，再構(gòu)建文本分類模型。實(shí)驗(yàn)以石油行業(yè)中文文本為例，選取測(cè)試文本2 006條進(jìn)行文本分類對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的TF-IDF算法精確率P達(dá)到99.3%，召回率R達(dá)到98.7%，相比于傳統(tǒng)TF-IDF算法文本分類效果得到顯著提高。

關(guān)鍵詞： 文本分類 VSM TF-IDF 石油支持向量機(jī)

中圖分類號(hào)： TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.012
引用格式：張偉，石倩，何霄，等. 改進(jìn)的TF-IDF算法在文本分類中的研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(7)：72-76，83.

Research on improved TF-IDF algorithm in text classification

Zhang Wei1，2，Shi Qian1，He Xiao1，Wang Chen1，Li Hexiang1，Li Jiran1

(1.Beijing Petroleum Machinery Co.，Ltd.，China Petroleum Engineering Technology Research Institute， Beijing 102206，China； 2.School of Information，Renmin University of China，Beijing 100872，China)

Abstract： In the process of digital construction of enterprises, the digital processing of a large number of daily business activity texts of enterprises is usually multi-task, and it is necessary to complete information extraction tasks and text classification tasks for text data at the same time. In this application scenario, in order to achieve a more accurate text classification effect, this paper proposes an improved TF-IDF algorithm, which uses the text information extraction result as the distinguishing feature of important text categories, and introduces the information gain method to obtain an improved weight calculation formula. Then an improved text feature vector space representation is obtained, and then a text classification model is constructed. The experiment takes the Chinese text of the petroleum industry as an example, and selects 2 006 test texts for text classification comparison experiments. The experimental results show that the improved TF-IDF algorithm has an accuracy rate P of 99.99% and a recall rate R of 99.87%. The algorithm text classification effect has been significantly improved.

Key words : text classification；VSM；TF-IDF；petroleum；support vector machine

0 引言

TF-IDF算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，類別區(qū)分力強(qiáng)，且容易實(shí)現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用于信息檢索、文本挖掘、文本分類、信息抽取等領(lǐng)域中。但是，該算法僅考慮詞頻方面的因素，沒(méi)有考慮詞語(yǔ)出現(xiàn)的位置、詞性、樣本分布等信息，存在一定局限性。對(duì)此很多研究者都提出過(guò)改進(jìn)算法，王小林在傳統(tǒng)TF-IDF算法基礎(chǔ)上，提出利用段落標(biāo)注技術(shù)，對(duì)處于不同位置的詞語(yǔ)給予不同的位置權(quán)重，并對(duì)分詞結(jié)果中詞頻較高的同詞性詞語(yǔ)進(jìn)行相似度計(jì)算，合并相似度較高的詞語(yǔ)，改進(jìn)傳統(tǒng)算法中忽視特征詞位置因素和語(yǔ)義對(duì)相似度的問(wèn)題[1]。覃世安針對(duì)傳統(tǒng)TF-IDF算法在分類文本類的數(shù)量分布不均時(shí)提取特征值效果差的問(wèn)題，提出使用特征值在類間出現(xiàn)的概率比代替特征值在類間出現(xiàn)次數(shù)的改進(jìn)TF-IDF算法[2]。葉雪梅認(rèn)為傳統(tǒng)的特征詞權(quán)重TF-IDF算法未考慮到網(wǎng)絡(luò)新詞，針對(duì)特征項(xiàng)中的新詞對(duì)分類結(jié)果的影響給予不同權(quán)重值，提出基于網(wǎng)絡(luò)新詞改進(jìn)文本分類TF-IDF算法[3]。這些改進(jìn)算法都有效提高了模型性能，優(yōu)化分類結(jié)果，取得了不錯(cuò)的實(shí)驗(yàn)效果。但以往改進(jìn)算法研究主要集中在通過(guò)完善算法本身的缺陷以實(shí)現(xiàn)詞條在文本中更加準(zhǔn)確的權(quán)重賦值，忽略了其他類別區(qū)分特征因子。

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作者信息：

張偉1，2，石倩1，何霄1，王晨1，李禾香1，李驥然1

(1.中國(guó)石油工程技術(shù)研究院有限公司北京石油機(jī)械有限公司，北京102206；

2.中國(guó)人民大學(xué) 信息學(xué)院，北京100872)

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