Zusammenfassungen

La classificazione del testo (TC) ha lo scopo di assegnare dei documenti a diverse classi tematiche (i.e. economia, sport, scienza).

È un compito difficile perché il linguaggio naturale è ricco e complesso. Infatti, sono ambigui a causa di

• sinonimia: due fonemi diversi, lo stesso significato (ad esempio, numero e cifra);
• polisemia: un unico fonema, diversi significati (ad esempio, azione può essere sport o economia).

Le fasi del processo della classificazione del testo sono:

• rappresentazione del documento;
• pre-elaborazione del documento;
• classificazione;
• apprendimento del modello.

Rappresentazione del documento

Abbiamo vari tipi di rappresentazione:

• rappresentazione bag of words: un documento viene considerato come un sacchetto di parole, indipendentemente dall’ordine delle parole e della grammatica (ma tuttavia mantenendo la molteplicità);
• rappresentazione binaria: 0 o 1, per indicare l’assenza o la presenza di una parola nel documento. I documenti sono visti come istanze, mentre le parole sono viste come attributi;
• rappresentazione di frequenza: numero di volte in cui una parola (o N-gram) appare in un documento. Anche in questa rappresentazione, i documenti sono visti come istanze, mentre le parole sono viste come attributi.

A differenza della classificazione dei dati, la classificazione del testo è:

• Multi-Label, un documento può appartenere infatti a diverse categorie;
• High Dimensional, abbiamo a che fare con migliaia di attributi.

Pre-elaborazione del documento

Quali parole dovrebbero essere selezionate come caratteristiche rappresentative? Le fasi principali della pre-elaborazione sono:

1. N-gram extraction: l’N-gram è una sequenza di n parole consecutive (ad esempio, disturbo ossessivo compulsivo). Vengono estratti gli N-gram perché sono molto più significativi delle singole parole;
2. stop-words removal: in questo step vengono ignorate le parole comuni come: ‘il’, ‘un’, ‘a’, ‘che’, ecc;
3. Lemmatizzazione: è la riduzione alla forma base di una parola (Lemma).
4. Features Selection (FS): vengono selezionati gli attributi con il più alto potere discriminante, quelli che appaiono solo nei documenti di una particolare classe (bassa entropia). È benefica in quanto riduce il rumore e riducendo la dimension incrementa l’efficienza.

Modello di induzione

Si usano sia classificatori tradizionali come Naive Bayes oppure classificatori specifici per il testo

Conclusione

Riassumendo, abbiamo le seguenti fasi:

1. pre-elaborazione: ogni documento è rappresentato nei termini delle sue parole più rappresentative. L'insieme di tutte le parole rimanenti dopo la pre-elaborazione è chiamato vocabolario;
2. apprendimento: per ogni classe $c$ stimare le probabilità a priori:
   • $p(c)$ è una frazione di documenti con etichetta di classe $c$;
   • $p(w|c)$, per ogni parola $w$ che ricorre nei documenti di $c$ (usa m-stima).
3. classificazione: restituisce $c_{NB} = argmax_{c \in C}p(w_1|c_j)...p(w_n|c)$