数据挖掘与自然语言处理中的分类技术研究

# 数据挖掘与自然语言处理中的分类技术研究 在当今的数据驱动时代，数据挖掘和自然语言处理领域的技术发展日新月异。本文将深入探讨隐私保护分类挖掘算法、结合多表示上下文的分类器在词义消歧中的应用，以及机器学习与手工规则结合的自动职业编码方法，为大家揭示这些技术的原理、应用和实验结果。 ## 隐私保护分类挖掘算法 ### 算法概述 隐私保护分类挖掘研究旨在在保护数据隐私的前提下进行有效的分类挖掘。PPCART（Privacy-Preserving Classification and Regression Trees）算法是该领域的一个重要成果。它通过对所有属性（包括标签属性“group”）进行扰动来保护隐私，采用了布尔、分类和数值类型的属性。 ### 实验结果分析 实验基于100,000个均匀分布的训练样本记录和5,000个测试样本记录，对PPCART、CART和ByClass三种算法在不同隐私保护级别下的平均分类准确率进行了测试。结果表明： - PPCART的分类准确率优于ByClass。这是因为PPCART在保护隐私的同时，能更有效地利用各种属性进行分类。 - 尽管在100%隐私保护级别下，PPCART的平均分类准确率比CART低5%，但仍能保持90%的平均分类准确率，显示出其可靠性和实用性。 - PPCART的分类准确率与样本分布关系不大，这意味着它在不同的数据分布情况下都能保持较好的性能。 | 算法 | 与ByClass比较 | 与CART比较（100%隐私保护级别） | 与样本分布关系 | | --- | --- | --- | --- | | PPCART | 优于ByClass | 低5%，但保持90%准确率 | 关系不大 | ### 未来工作展望 未来的研究方向包括将转移概率矩阵应用于隐私保护关联规则挖掘和OLAP（Online Analytical Processing），以进一步拓展隐私保护分类挖掘的应用范围。 ## 结合多表示上下文的分类器在词义消歧中的应用 ### 词义消歧背景 词义消歧是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及将文本中的一个多义词与该词的特定含义相关联。在过去的十年中，许多监督机器学习算法被用于此任务。由于不同分类系统误分类的模式不一定重叠，因此组合分类器成为提高词义消歧准确性的一种有效方法。 ### 分类器组合场景 - **场景一：相同输入模式表示**：所有分类器使用相同的输入模式表示，如Klein等人和Florian与Yarowsky的工作。 - **场景二：不同输入模式表示**：每个分类器使用自己的输入模式表示，本文重点研究此场景。通过将上下文的不同使用方式视为多义词的不同表示，可以应用Kittler等人开发的通用分类器组合框架来解决词义消歧问题。 ### 分类器组合方法 #### 基本组合方案 - **乘积规则（Product Rule）**：假设表示是条件独立的，决策规则可以表示为： \[j = \arg\max_{k} [P(c_k)]^{-(R - 1)} \prod_{i = 1}^{R} P(c_k|f_i)\] 其中，\(P(c_k)\)是类\(c_k\)的先验概率，\(P(c_k|f_i)\)是第\(i\)个分类器对类\