我是文本分类技术的新手，我想知道用于文本分类的 N-gram 方法与其他基于分类器（决策树、KNN、SVM）的文本分类之间的区别。
我想知道哪个更好，n-gram 是否属于分类器？ n-gram 是否克服了分类器技术的任何缺点？
我在哪里可以获得有关所有这些技术的比较信息。
提前致谢。
【问题讨论】：
标签： machine-learning data-mining classification n-gram text-classification
我实际上会发布一个完整的答案，因为我认为很明显你可以使用 n-gram 模型作为分类器（就像你可以使用任何特征的概率模型一样） )。
生成分类器将感兴趣的后验 p(class | test doc) 近似为：
p(c|t) \propto p(c) p(t|c)
其中 p(c) 是 c 的先验概率，p(t|c) 是可能性。分类选择所有 c 的 arg-max。一个 n-gram 语言模型，就像朴素贝叶斯或 LDA 或任何你喜欢的生成模型一样，如果你为每个类估计一个单独的模型，则可以被解释为概率模型 p(t|c)。因此，它可以提供进行分类所需的所有信息。
当然，问题是模型是否有用。主要问题是 n-gram 模型往往是基于数十亿个文本单词构建的，而分类器通常在数千个单词上进行训练。你可以做一些复杂的事情，比如将联合先验放在所有类模型的参数上，将超参数钳制为相等（这些参数是什么取决于你如何进行平滑处理）......但这仍然很棘手。
另一种方法是构建一个 n-gram 字符模型（包括空格/标点符号，如果它被证明是有用的）。这可以更可靠地估计（tri-gram 模型的 26^3 个参数而不是 ~20000^3），并且对于作者识别/流派分类/其他具有文体元素的分类形式非常有用。
【讨论】：
N-gram 不是分类器，它是一种概率语言模型，对基本单元的序列进行建模，其中这些基本单元可以是单词、音素、字母等。N-gram 基本上是长度序列上的概率分布n，它可以在构建文本表示时使用。
分类器是一种算法，它可能使用也可能不使用 n-gram 来表示文本。
【讨论】：