@无名
请注意本文发表于2009年3月；您所指的地址发表于2010年9月，整整晚了18个月，究竟谁是原创，不需要我多解释了吧。

不是的，在代码中250就是数字的250，加上引号就变成字符串了。@hellwen

如果要谈什么重要还是不重要,那首先要牢记评判重要的标准,或者说,明确自己说的指标针对什么问题而言重要还是不重要。文中的观点是告诉大家TFIDF在特征选择阶段不重要，而在分类阶段很重要。但有太多的朋友在辩驳时混淆了问题的讨论范围。您也一再强调TFIDF值一样的词对分类的影响云云，可见您其实也在用我的结论往另一个问题上套。不过学习的过程大抵如此，我们一错再错，一错再错，但却越来越好，越来越好。希望能和大家一起进步。@eric

@妞妞
可以试试卡方检验（CHI Test）。

@rubby
不是的。

@Miao
哦,需要一个Apache的commons的jar包,可以去www.apache.org找到。

@Miao
查看一下自己使用的JDK版本，保证JDK5以后.另外我没有测试过非开源版的ICTCLAS，但是据他们的文档和ICTCLAS4j的作者讲，非开源的版本词库要全得多，速度也快得多。

呵呵,您再好好想想.@zhiyuan

根据某公司的要求,将源码下载去掉了.

@tttt
请注意,本地的Application可以找到的资源,在Web服务器中未必找得到,所以请试着把ICTCLAS的词典文件（也就是Data文件夹）放在正确的位置才可以。

@radar
准确的说,计算权重是为了能给每篇文章一个"唯一"的身份,就跟计算指纹不是为了得到指纹数据本身,而是为了得到唯一性一样.我们需要一种指标,这种指标能让计算机"看到"不同的两篇文章确实不同,并且知道不同在哪里.只有能看到这种不同,计算机才能看出同类文章相似在哪里.如果有一种指标,它衡量每篇文章时结果都一样,显然程序没法在这种数据基础上学习分类的.因此形成向量表示实际是一个中间目的,终极的目的是为了让文章之间看上去彼此不同,并且这种不同有所依据.

@lianghao.lee
连您自己都同意了我的观点，即认为单纯使用TFIDF值来判断一个特征是否有区分度不够，而应该考虑该值在类间的分布，这个分布情况，不管您给它起什么名字，它一定不叫TFIDF，它只是以TFIDF值为基础，正如信息增益，卡方检验和互信息等方法全都是以特征的文档频率为基础一样，它们都不叫文档频率方法，只有直接依据文档频率大小排序的方法才叫做“文档频率特征选择”（而且确实有这种方法）。因为说到底，我们从文本中能观察到的量其实只有两个：词频和文档频率，所有的方法一律以这两个量为计算基础，但不能由此把所有的方法都叫做词频方法或者文档频率方法。TFIDF也是一种很基础的量（它是由词频和文档频率计算来的），同样它也带来了较词频和文档频率单独使用完全不同的效果。
如果您同意这些，您就会明白我所说的“TFIDF不能用来做特征选择”，正是指单独使用一个特征的TFIDF值来判断毫无道理，卡方检验完全基于文档频率计算，但单看文档频率也毫无道理（好吧，文档频率有那么一点道理，呵呵）。
另外，两个文档的相似度在有的分类模型里（例如支持向量机）里完全没有用处，您通过文档在空间中的分布也可以看出来，一些位于类别边界附近的文档，其实与另一个类里的文档更加相似（反而与同类的文档不那么相似），在这种模型中，我们仅通过它所处的位置来判断分类，而丝毫不受它与谁相似的影响。相信这一点您一想就能明白。当然这里所争论的乃是对分类来说文档相似度是否一定有用（对有的方法完全没用），而不是说TFIDF对判断相似是否有用，我要说，对文档相似度计算来说，TFIDF是非常有效的。

@lianghao.lee
就是因为不同的人在分类的不同阶段对“重要”的定义彼此不同，所以大家会在一项指标重要还是不重要上存在分歧。注意我在谈特征选择阶段特征对类别区分度方面的“重要”，而您纠结在文章向量表示时相似度判别时的“重要”。这种混淆很常见，所以也不能怪您，如果您有兴趣继续在文本分类方面深入，相信您有一天会得到不同的理解。

@koala++
如果假设各个特征项是独立的，可以简单的计算每个特征的增益，然后取和。
如果假设不是独立的，就把他们的组合看成是一个新的变量，统计这个新变量可能的取值，每个取值取到的概率，重复运用信息增益的公式计算即可。

@Lebee_leon
是，还要再回过头来说的。

@志大才疏
遗憾的是基本没有什么文献会仔细的说，这可能是学术论文的通病吧，总希望读者看不懂才好。

@志大才疏
注意我说过，当你忽略类别的大小时用1除以类别总数。您的做法是考虑了类别大小的方法。

@swift7593
就是这个地方挺容易让人误解的，中间那条直线的表达式应该是g(x)=0，它和g(x)可是两回事哦。

@alemist
是的，还没有写完，呵呵。

@Lebee_leon
我想说三点:
一是负特征对某些问题的分类是有帮助的,例如女性的第二性征对男性来说是负特征,但对判断一个人是否为男性是很有帮助的,针对文本分类来说,负特征是否表征作用比正特征弱,尚没有定论,因此不必急着剔除掉负特征.
二是负特征实际上也很容易被看出来,负特征一般特征值很大,但文档频率很小(因为它代表的是基本不会在某个类别出现的词),我们特征选择的时候,对每个类别也一般会先滤掉低频词(比如文档频率小于3的词),这就剔除了很多的负特征.
三是从实验数据的观察来看,特征值很大的那些特征,极少有负特征,这个理论上没有依据,纯粹是观察的结果.
综合以上三点,我个人觉得负特征不是一个很大的问题,当然如果你的系统追求理论上的完备性,你也可以对此做些处理.

@yjwmylm
ICTCLAS因为有一个卖钱的商业版，所以这个开源的版本毛病还是比较多的。比如有一些词库中不存在的词，就会扔空指针的错误，比如“深圳”，“大阪”这样的词。
还有对一些特殊的字符串模式，比如单引号隔几个字符再加一个什么什么的，就会报错（年代有些久远，记不太清了）。还有一些特殊的字符，也会报错。如果不是很重视这些偏门的东西，建议还是修改一下源代码，把这样的异常屏蔽下就好。

@Lebee_leon
是这样的，您稍微想一想就可以明白这代表什么样的意义。

@leon
不好意思，没有明白您的意思，“返回该页没有发现”是指什么？

@GD Chen
我其实有一节专门列出了文本分类系列文章的参考文献，地址是
http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2008/05/31/204927.html

不是您那么理解的啦，我在原文中增加了说明，可以参考一下。

呵呵，您显然忽略了我的提醒，在g(x)这个表达式中，x不是指横坐标，这里的x 是一个二维向量，就是我们传统的(x,y)（前面这个式子里的x才是横坐标），您代进去看看，这个式子即有横坐标，又有纵坐标，明明是条直线嘛（笑）……@志大才疏

我在"文本分类入门"系列文章的第十节把开方检验详细讲了一遍,有兴趣可以关注.@小年

呵呵，想一想为什么声明的部分是英文？因为任何编码中英文字符总是相同的，因此无论使用什么编码保存的文件，系统总是可以读懂声明部分（即使文件中的其他内容一律乱码），因此声明提供的信息才重要。@Matthew

哎呀呀,多亏了您这么一说,我才发现原来写好的第九节没有贴上去,呵呵……@康桥阳光

未分词的版本整个有100兆大，您可以加我的QQ49900829，有机会在线传给您。

啊，你提醒了我，文章中关于Data文件夹放置的位置是错的，正确的位置应该是你建的Eclipse项目的文件夹下，而不是bin目录下，这回应该可以了吧。

整来整去,发现不会个脚本语言不行了,用Java有时候真是大炮打蚊子.开始学习Ruby!!呵呵

请教一下iReport的问题：
我在XP操作系统上直接安装iReport，安装成功，也可以打开。
但是，在虚拟机中安装了JDK\TOMCAT\ANT等等，并添加了一系列环境变量，再安装iReport，反而无法打开，报：
Could not find the main class. Program will exit.
请问问题出在哪里呢？
谢谢！

session[:good] ||= Good.find(params[:id])

:代表什么？

不加“：”不行吗？