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巴扎黑2017-04-10 14:39:58 0 1 195
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这是网址，我尝试了一些文本的输入，匹配的准确度挺高的，它实现的原理是什么？是否是检索已有的数据库来匹配文本？我在网上查了很久也没找到关于这方面的资料，哪里能有参考资料下载？
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怪我咯 2017-04-10 14:41:581楼
SCWS 是个 PHP 代码的分词库。这个自动分类没有开源，不知道它具体是怎么做的。
可能的思路是：
SCWS给文本分词，分词之后，进行分析。（也许需要去一点噪音，比如“的”、“了”之类。）
最简单粗暴的方法，维护一个分类的字典，某一分类下有一堆词，如果这堆词中的任何一个在文本中出现了，就加1分，然后统计每个分类所得的分数，最后计算出所属分类。
如果嫌上面的太简单粗暴，那么我们可以改进：
细化一些规则。比如，分类的字典里，某一分类下的词中，一部分词比另一部分词和这个分类联系更紧密，把这个权重算进去。文章开头和结尾出现的词，权重更大，强调结构中的词权重更大，等等。再比如，如果我们有把握某一分类下的文本不太可能出现某些词，那么一旦文本中出现了这些词，这个文本属于那一类的概率要给它调低。
简单来说，就是分词把文本变成词集，然后再按照制定的规则进行分析。
然后规则不一定要我们一条一条地写出来，可以让机器自动去“发现”。这就是统计分析。一般而言我们先有一堆分好类的文本作标准，然后，用机器去分析这些分好类的范本，来挖掘词与类的联系。然后机器将学习所得应用到新的词集上，计算出所属的类。
整个过程可以反复进行，就是说如果我们感觉计算结果不精确，可以调整参数什么的，如果感觉精确，可以把结果加到范本里。范本越多，机器的判断一般就会更准确。
上面提到“挖掘词与类的联系”，这实际包含两方面，首先我们要找出和分类关系最紧密的那些词，或者说，最能区分自身所属的类别的那些词——也就是特征。
上面已经提到，出现频率高的词更可能区分文章。按照这个思路去计算，就是一个算法。如果我们考虑到，在所有类型的文本中出现频率较高的词，不太可能区分文章（例如“的”，到处都是高频，没什么用）。那么，我们就要找那些在本文中频率高，而在所有文本中频率不高的词。这个提取特征的算法就叫作“TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）”。
除此之外，还有IG、MI、CHI等算法。上面我们提到“如果我们有把握某一分类下的文本不太可能出现某些词”，类似这样的想法就是这三个算法背后的直觉。IG（Information Gain)统计某个类别的文本中一个词出现和不出现的概率。MI(Mutual Information)考虑的是，如果两个词同时出现，或者一个词出现，另一个不出现，更可能是某一类。（比如，“机器”和“编程”同时出现，那么更可能是编程类，“机器”和“机床”同时出现，加上“编程”、“软件”等词没有出现，那就不太可能是编程类。）在MI的基础上，再加上如果出现了“种马”的就不太可能属于女性向YY小说类的设定，就是CHI(卡方检定——这个名字来源于卡方分布）。
好了，上面的方法各异，有的方法看上去更完善一点，但是性能可能差一点，还有，完善的方法需要参数找准才行，如果参数不对，可能还拼不过简单的方法。然后，上面的方法都没有考虑词出现的位置，还有改进的空间。例如我们前面说开始、结尾、强调结构等处的词权重要大，这个因素也可以加进去计算，这里不深入。
不管用哪种方法，假定我们已经提取好了特征，接着就要比较相似度了，最简单的思路，寻找最接近待分类文本的n个样本，然后根据这n个样本的分类，加权每个样本的相似度，就可以计算出最接近哪一类。这个思路，就是KNN（K近邻）算法。
还有NB（Naïve Bayes）算法，基于贝叶斯公式的算法。以及遗传算法。因为贝叶斯公式和遗传算法太出名，这里就不介绍了。（貌似科学松鼠会就有科普文章。）
以上都是一些原理的皮毛。深入的话，请找机器学习或者数据挖掘类的书来读。
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怪我咯 2017-04-10 14:41:581楼
SCWS 是个 PHP 代码的分词库。这个自动分类没有开源，不知道它具体是怎么做的。
可能的思路是：
SCWS给文本分词，分词之后，进行分析。（也许需要去一点噪音，比如“的”、“了”之类。）
最简单粗暴的方法，维护一个分类的字典，某一分类下有一堆词，如果这堆词中的任何一个在文本中出现了，就加1分，然后统计每个分类所得的分数，最后计算出所属分类。
如果嫌上面的太简单粗暴，那么我们可以改进：
细化一些规则。比如，分类的字典里，某一分类下的词中，一部分词比另一部分词和这个分类联系更紧密，把这个权重算进去。文章开头和结尾出现的词，权重更大，强调结构中的词权重更大，等等。再比如，如果我们有把握某一分类下的文本不太可能出现某些词，那么一旦文本中出现了这些词，这个文本属于那一类的概率要给它调低。
简单来说，就是分词把文本变成词集，然后再按照制定的规则进行分析。
然后规则不一定要我们一条一条地写出来，可以让机器自动去“发现”。这就是统计分析。一般而言我们先有一堆分好类的文本作标准，然后，用机器去分析这些分好类的范本，来挖掘词与类的联系。然后机器将学习所得应用到新的词集上，计算出所属的类。
整个过程可以反复进行，就是说如果我们感觉计算结果不精确，可以调整参数什么的，如果感觉精确，可以把结果加到范本里。范本越多，机器的判断一般就会更准确。
上面提到“挖掘词与类的联系”，这实际包含两方面，首先我们要找出和分类关系最紧密的那些词，或者说，最能区分自身所属的类别的那些词——也就是特征。
上面已经提到，出现频率高的词更可能区分文章。按照这个思路去计算，就是一个算法。如果我们考虑到，在所有类型的文本中出现频率较高的词，不太可能区分文章（例如“的”，到处都是高频，没什么用）。那么，我们就要找那些在本文中频率高，而在所有文本中频率不高的词。这个提取特征的算法就叫作“TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）”。
除此之外，还有IG、MI、CHI等算法。上面我们提到“如果我们有把握某一分类下的文本不太可能出现某些词”，类似这样的想法就是这三个算法背后的直觉。IG（Information Gain)统计某个类别的文本中一个词出现和不出现的概率。MI(Mutual Information)考虑的是，如果两个词同时出现，或者一个词出现，另一个不出现，更可能是某一类。（比如，“机器”和“编程”同时出现，那么更可能是编程类，“机器”和“机床”同时出现，加上“编程”、“软件”等词没有出现，那就不太可能是编程类。）在MI的基础上，再加上如果出现了“种马”的就不太可能属于女性向YY小说类的设定，就是CHI(卡方检定——这个名字来源于卡方分布）。
好了，上面的方法各异，有的方法看上去更完善一点，但是性能可能差一点，还有，完善的方法需要参数找准才行，如果参数不对，可能还拼不过简单的方法。然后，上面的方法都没有考虑词出现的位置，还有改进的空间。例如我们前面说开始、结尾、强调结构等处的词权重要大，这个因素也可以加进去计算，这里不深入。
不管用哪种方法，假定我们已经提取好了特征，接着就要比较相似度了，最简单的思路，寻找最接近待分类文本的n个样本，然后根据这n个样本的分类，加权每个样本的相似度，就可以计算出最接近哪一类。这个思路，就是KNN（K近邻）算法。
还有NB（Naïve Bayes）算法，基于贝叶斯公式的算法。以及遗传算法。因为贝叶斯公式和遗传算法太出名，这里就不介绍了。（貌似科学松鼠会就有科普文章。）
以上都是一些原理的皮毛。深入的话，请找机器学习或者数据挖掘类的书来读。
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