支持向量机在文本分类中的应用的概述.docx

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支持向量机在文本分类中的应用的概述

支持向量机方法是建立在统计学习理

论和结构风险最小原理基础上的，根据有

限的样本信息在模型的复杂性和学习能力

之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广

能力（GeneralizatinAbjlity）。

支持向量机的

方法主要有以下几个优点。

（1）它是专门针对有限样本情况的，其

目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅

是样本数趋干无穷大时的最优值。

（2）算法最终将转化成为一个二次犁寻

优|l口】题，从理论上说。

得到的将是全局最优

点，解决了在神经网络方法中无法避免的

局部极值问题。

（3）算法将实际问题通过非线性变换转

换到高维的特征空间（FeatureSpace），在高

维窄间中构造线性判别函数来实现原空间

中的非线性判别函数，特殊性质能保证机

器有较好的推广能力，同时它巧妙地解决

了维数问题，其算法复杂度与样本维数无

关。

在支持向量机方法中，只要定义不同

的内积函数，就可以实现多项式逼近、贝叶

斯分类器、径向基函数方法、多层感知器网

络等许多现自．学爿算法。

1SVM的训练算法

传统的利用标准二次型优化技术解决

对偶问题的方法。

是sVM训练算法慢及受

到训练样本集规模制约的丰要原因。

目前

已提出了许多解决方法和改进算法，主要

是从如何处理大规模样本集的训练问题、

提高训练算法收敛速度等方面改进。

以F

分为分解方法、修改优化问题法、增量学习

法、几何方法等分别讨论。

1．1分解方法

分解方法是SVM训练一般采用的途

径。

块算法．固定工作变量及方法、顺序最

小。

固定T作变量集方法思想是在迭代过

程中。

当前求解子问题的优化变量数目不

变，即参与训练的样本集规模固定。

工作样

本集大小固定在算法速度可以容忍的限度

内，迭代过程选择一种适合的换入换出策

略，将剩余样本中的一部分与工作样本集

中的样本进行等最交换。

0Suna针对SVM训

练速度慢及时间空间复杂度大的f’日J题，早

就提出了该分解算法，并用于人脸检测。

文

献可中将训练样本分为T作样本集和非工

作样本集，工作样本集中的样本个数为q

个，q远小于训练样本总数。

顺序最小优化方法sM0（sequential

MsnimalOptinlization）可以说是Osuna分解

算法的极端特例，其工作样本集中只有两

个样本。

它把二次型寻优算法简化为线性

寻优问题。

SMO特别合适稀疏样本。

其工作

集的选择采用启发式，而不足传统的最陡

下降法。

算法丰要耗时是在最优条件的划

断上。

文献对sAO进行了改进，在迭代过程

中的削优条件和循环策略上作了一定的修

改，加快了算法的速度。

Osuna通过试验分

析提出了一种简单的丁作集选择方法，对

复杂情形，采用该方法的SVM能较快地收

敛。

工作样本集大小的确定、如何确定工

作样本集、如何确定合适的迭代策略是固

。

定工作样本集方法的主要问题。

SVMI。

ight

中做了以F改进工作：

在工作样本集的选

择漆。

多个sVMLigh中是沿着最速F降可

行方向d，有非零元素对应的q个优化变鼍

构成～E作样本集。

己经证明了只要最速下

降可行方向d存在，则用相应子集构成的子

问题可以进一步优化，而子问题的可行解

也是原问题的可行解。

这就解决了工作样

本集／fi能包括所有支持向量的|．u】题。

在实

现细节上，文献中提出了连续收缩策略来

缩小优化问题的规模，从而使算法能较好

地处理大规模的训练集问题。

此外，该方法

对常用的参数进行缓存，以提高训练速度。

SVMLight常被用作各种算法比较的标准。

1．2增量学习方法

上述方法均假设训练集大小固定，但

现实|’口J题中这一要求在多数情况下是不能

满足的。

因此，希望学习机的学习精度应随

应用过程中样本集的积累而逐步提高，即

学习机应具有增鼍（IncrementalLearning）

学习能力。

经典sVM学习算法并不直接支

持增毓学习。

为解决加入新样本后的SVM训练问题，

文献中用统计力学J：

的Adatron方法训练

sVM巾的系数，它将系数的求解看成系统由

小稳定态剑稳定态的变化过程。

IlIAdatron

算法改进得出的Kemd—Adatron算法通过

218科技资讯scIENcE＆T[cHNOLOGYINFORMArION

在线学习构建了大边际超平面，该算法实

现简单，但只对于可分数据集有效。

1．3几何学习算法

该类方法利用了训练集中的几何信

息，从sVM的几何意义出发求解问题。

文献

中利用r训练向量的结构信息，提出厂用

几何方法提取卫支持向母集，并使用卫支

持向母集构建优化决策【l}i的方法。

文献阵把SV原理建立在距离牢闻上，

设计出基于领域原理的计算海量数据支持

向鼍的算法，并进行了实验分析。

研究表

明，往人规模样本情况F，用领域原理方法

求解支持向量速度极快，同时对计算机资

源要求很低。

领域原理求支持向最的过程

本质上式简化SVM中二次规划目标函数的

Hessian矩阵的过程。

该方法不但几何意义

明确，而且计算速度快，每次可以消掉内积

矩阵的多行多列，所需内存开销很小。

2SVM方法在文本分类中的应用

目·前，越柬越多的人开始研究SVM在

文本分类中的应用，并提出了很多的改进

方法。

都云琪等采用线性支持向量机

（LSVM）实现了一个中文文本分类系统，并

针对系统准确率较高、召回率较低的问题

提出一种采用训练集中拒识样本信息对分

类器输出进行改进的方法，通过给最优分

类面加入一个松弛项，松弛项的值通过统

计拒识样本与分类面距离的期望平均来得

到，从而可以使分类器识别}』j更多的样本，

提高系统的召回率。

李晓黎等针对SVM在

处理大规模的网页数据时训练时间太长的

问题，提出r一种将SVM与无监督聚类

（UC）相结合的方法，该方法首先利用UC分

别对训练集中的止例和反例聚类，然后仅

挑选全部正例和与币例中心接近的部分反

例参与训练并获得SVM分类器。

仟何网页

可以通过比较其与聚类中心的距离来决定

采用UC或sVM进行分类，从而充分利用r

SVM准确率高和UC聚类速度快的优点。

李

蓉等提出一种将sVM与最近邻分类相结合

的分类器（SVM—KNN），该方法通过对SVM

分类时出错样本点分布的研究，指出在分

类阶段可以先计算待识别样本和最优分类

超平面的距离，如果距离差大于给定的阐

值则直接用SVM分类．否则代入每类的所__

有支持向量为代表点的k近邻分类。

用于网

页分类的实验结果表明，该方法比单独使

用SVM进行分类具有更高的准确率，同时

可以较好地解决sVM分类时核参数的选择

问题。

萧嵘等将SVM与增量学习方法结合

起来，提出了一种基丁遗忘因子a的SVM增

量学爿方法（a—IsVM），该方法通过住增量

学习中逐步积累样本的审问分布知识，使

得对样本进行有选择地遗忘成为可能。

在

文本分类中的实验表明，该方法能在保证

分类精度的同时，有效地提高训练速度并

降低存储审问的占用。

卢增祥等将SVM与

主动学习方法结合起来提出一种交互式支

持向量机，用来解决文本分类和过滤问题

中训练样本较少的问题。

另外，Georges

Siola等提出r一个基于语义核的SVM文本

分类器，它利用词与词之间的语义关系构造

了一个新的矩阵，并把这个矩阵加入SVM径

向基核函数的定义中，取得r更好的分类

效果。

Joachims得出的结论是，把一些具有

相同性能的基于核的分类器组合在一起，

往往可以得到一个性能更强的分类器。

以上的学习方式均属于归纳式学习（【ndu—

ctiveInference）．即希望没计的分类器能够

对未来所有可能样本的预期性能最优。

而在

很多实际问题中，没有可能也没有必要用这

样一个分类器对所有可能的样本进行识别，

于是可以考虑设计·种更为经济的分类器，

用它来建屯一种直接从己知样本出发对特

定的未知样本进行识别和分类的方法，这种

方法叫做直推式学习（Transductive

Inferenee）。

较之传统的归纳式学习方法而

言，直推式学习往往更具有酱遍性和实际

意义。

基于sVVI的直推式学习是一个较新

的研究领域，Joachims等对此进行了研究，

提出了一种训练直推式支持向量机

（TsVM）的有效方法．成功地把无标签样本

中隐含的分布信息引入了sVM的学爿过程

中。

在Reuters，WebKB．ohsumed三个语料库

上的实验结果表明，TSVM比单纯使用有标

签样本训练得到的分类器在性能卜有了显

著提高，并且可以大大减少对有标签样本

的需求，这对于大规模的文本分类问题来

说无疑具有很重要的实际意义。

3结语

sVM方法是建屯在统计学习理论的VC

维理论和结构风险最小化原理基础上的一

种通用学习方法，根据有限的样本信息在

模型的复杂度和学）J能力之间寻求最佳折

衷，以期获得最好的推J“能力。

SVM方法的

有以下几个优点。

（1）它是专门针对有限样本情况的，其

目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅

是样本数趋于无穷大时的最优解。

（2）算法最终将转化成为在线性条件限

制下的二次优化|．口J题，从理论上说。

得到的

是全局最优点，解决了在神经网络方法中

无法避免的局部极值IU题。

（3）算法将实际问题通过非线性变换转

换到高维的特征卒间，在特征审问中构造

线性判别函数来实现原空间中的非线性判

别函数，巧妙地避免了“维数灾难”问题其

算法复杂度与特征空间的维数无关。

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