随着互联网的发展，人们日常生活中接触到的信息越来越多，其中很大一部分是通过文本的形式展示。但是这些文本可能来源于不同的领域、站在不同的角度、表达不同的情感等等，给人们的信息获取带来了极大的挑战。因此，对于文本的分类和归纳成为了人们处理大量文本数据的必要工作。而数据挖掘技术作为一种能够从海量数据中提取有用知识的技术手段，正得到越来越广泛的应用，在文本分类中也显示出了其不可替代的优越性。
一、概述
文本分类是将文本信息划分为不同的类别的过程。文本分类的应用场景很广泛，如垃圾邮件识别、情感分析、新闻分类等。文本分类的难点在于原始数据很庞大，并且每个文本都包含了大量信息，但存在着噪声和不必要的信息，如停用词等。而传统的人工分类方法会耗费大量的时间、精力和人力，性能上有很大的限制，并且分类器需要多次重复训练与调优。因此，如何有效地对海量文本进行分类成为了一个问题。而数据挖掘技术则是一个能够从海量数据中挖掘出有用知识的技术，因此成为了文本分类中必不可少的手段。 二、文本分类方法
数据挖掘技术的应用主要分为两个过程：数据预处理和分类器训练。
1. 数据预处理
对于文本信息的处理，首先需要进行数据清洗，例如去除标点符号、数字、停用词等无用信息，以保留文本的核心信息。而对于语言处理而言，分词是一个极其重要的步骤，因为它是将连续的原始语言文本拆解成一个有意义的语言单元序列，方便后续处理。在英文文本中，单词是天然的语言单元。而对于中文文本而言，则需要使用分词技术将中文文本划分为一个一个的词。
分词技术2. 分类器训练
分类器训练的过程是使用文本数据集来训练分类器模型，以便在之后的分类任务中使用该模型来预测文本的类别。传统的文本分类算法有：朴素贝叶斯分类器、决策树分类器、支持向量机分类器等。这些传统算法的弱点是算法公式简单，灵活性较差，很多情况下无法有效地处理复杂的文本情况。而基于数据挖掘技术的文本分类算法能够有效地解决这一问题。
三、数据挖掘技术在文本分类中的应用主要包括基于规则、基于特征、基于模型等。
1. 基于规则
基于规则的方法是通过规定一些规则，根据规则判断文本所属类别。例如，规则1：如果一段文本中包含多个特定词汇，则归为体育类别。规则2：如果一个文本中包含“中美贸易战”，则归为政治类别。该方法的优点是简单易懂，易于实现和调试，但它需要预先定义好规则，对于规律很难明确的情况或者规则较复杂的情况下，该方法效果会大打折扣。
2. 基于特征
基于特征的方法是将文本作为特征空间中的一个点，然后将它放入不同的类中，以此来发现线性或者非线性的规律。在文本分类中，该方法是以文本的词语为特征，构建特征向量来表征文本。最具代表性的算法是k近邻算法和支持向量机。该方法的优点是能够更充分地利用特征信息，不需要人工标注文本的类别，到能够自动学习分类器，但其特征处理流程的正确性会对分类性能产生较大影响。
3. 基于模型
基于模型的方法是通过训练一个文本分类模型来根据输入文本预测其所属的类别。其中朴素贝叶斯分类器是该方法的代表算法。它是一种基于概率的模型，利用贝叶斯定理来估计每个类别的概率。该方法的优点是精度高、速度快、容易解释、只需少量样本即可训练完毕，但由于朴素贝叶斯分类器将文本信息仅仅看作一堆独立的特征，因此对于某些文本特征的并发关系信息无法完全利用，导致分类准确率有所下降。
四、结论
在文本分类中，数据挖掘技术以其高效准确的特性在文本分类任务中展现了出的应用表现。基于数据挖掘技术的分类方法可以处理大量的样本，对于精度、速度等指标也得到很好的保障。随着技术的发展，数据挖掘技术也会逐渐成熟，并不断得到应用。为了更好地实现文本分类，今后需要将多种技术手段进行融合，利用不同技术手段的优点，对于特定场景采用合适的方法。
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