Доклад посвящен методам выбора оптимального набора информативных признаков (feature selection) для задач классификации текстов.
Одна из трудностей классификации текстов при помощи машинного обучения состоит в очень большой размерности пространства признаков. Собственное пространство признаков состоит из уникальных термов (слов или фраз), которые встречаются в корпусе документов, и может включать десятки и сотни тысяч термов даже для корпуса среднего объема. Это непомерно много для большинства алгоритмов обучения. Например, большинство нейронных сетей неспособны воспринять такое количество входных вершин, а байесовская сеть будет требовать слишком много времени на вычисления, если не выдвигать предположения о независимости признаков в категории (которое часто оказывается неверным). Эта проблема в машинном обучении носит название «проклятье размерности». Поэтому было бы желательно уменьшить размерность пространства признаков, не жертвуя точностью классификатора. Также было бы желательно выполнять это автоматически, без ручного определения признаков. Кроме этого, исключение неинформативных признаков помогает лучше понимать природу текстовых данных, уменьшить размеры хранилищ для текстовых документов.
В докладе дан обзор методов выбора набора информативных признаков. Рассматриваются три основных группы методов: методы-фильтры (filters), методы-обертки (wrappers), встроенные методы (embedded), а также преимущества и недостатки методов каждой группы. Даны описания наиболее популярных методов, рассказано о применении этих методов на практике.
Докладчик: Татьяна Борисова
Материалы:
- http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_selection
- Isabelle Guyon, Andr´e Elisseeff. An Introduction to Variable and Feature Selection. In Journal of Machine Learning Research 3 (2003), pages 1157-1182.
- Yiming Yang, Jan O. Pedersen. A comparative study on Feature Selection in Text Categorization. In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning (ICML’97), pages 412-420.
- Luis Carlos Molina, Lluís Belanche, Àngela Nebot. Feature Selection Algorithms: A Survey and Experimental Evaluation. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining, IEEE Computer Society, 306-313