基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

资 源 简 介

基于类别空间模型的文本分类系统的设计与实现

详 情 说 明

文本分类是自然语言处理中的基础任务，其核心目标是将文档自动划分到预定义的类别中。基于类别空间模型的分类系统通过量化文档与类别之间的关系来实现这一目标，其设计主要包含以下几个关键环节：

特征工程 系统首先需要从原始文本中提取有区分度的特征。传统方法采用词袋模型或TF-IDF加权，将文本转换为高维向量。进阶方案可能融入n-gram、词性标注或实体识别等语义特征，以提升特征表达能力。

空间建模 类别空间模型的核心是构建类别表征向量。常见方法包括： 通过计算训练集中该类所有文档特征向量的均值生成类别质心 采用聚类算法（如K-means）对同类文档进行子空间划分 利用注意力机制动态加权不同特征对类别的贡献

相似度计算 待分类文档通过投影到类别空间后，需定义距离度量标准。余弦相似度、欧氏距离或马氏距离常被用于衡量文档向量与类别向量的匹配程度。对于非线性关系，可引入核方法或深度神经网络进行映射。

决策优化 系统需处理类别不平衡、语义重叠等实际问题。引入阈值机制、集成多模型结果，或结合主动学习持续优化分类边界，都是提升鲁棒性的有效策略。

该模型的优势在于直观的可解释性——类别向量可视为"理想文档"的数学表达。但随着深度学习发展，传统空间模型正与BERT等预训练技术结合，形成层次化特征空间，以适应更复杂的分类场景。