本文主要基于機器學習的方法，介紹了特征提取+分類模型在文本分類中的應(yīng)用。具體目錄如下：

https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information（阿里天池-零基礎(chǔ)入門NLP賽事）

二、文本表示方法

在機器學習算法的訓練過程中，假設(shè)給定個樣本，每個樣本有個特征，這樣就組成了的樣本矩陣。在計算機視覺中可以把圖片的像素看作特征，每張圖片都可以視為的特征圖，然后用一個三維矩陣帶入計算。

2.1 One-hot

句子1：我 愛 北 京 天 安 門
句子2：我 喜 歡 上 海

首先對句子中的所有字進行索引

{'我': 1, '愛': 2, '北': 3, '京': 4, '天': 5, '安': 6, '門': 7, '喜': 8, '歡': 9, '上': 10, '海': 11}

一共11個字，因此每個字可以轉(zhuǎn)換為一個11維的稀疏向量：

我：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
愛：[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
...
海：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

2.2 Bags of Words

句子1：我 愛 北 京 天 安 門
句子2：我 喜 歡 上 海

直接統(tǒng)計每個字出現(xiàn)的次數(shù)，并進行賦值：

句子1：我 愛 北 京 天 安 門
轉(zhuǎn)換為 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
句子2：我 喜 歡 上 海
轉(zhuǎn)換為 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

可以利用sklearn的CountVectorizer來實現(xiàn)這一步驟。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercorpus = ['This is the first document.','This document is the second document.','And this is the third one.','Is this the first document?',]vectorizer = CountVectorizer()vectorizer.fit_transform(corpus).toarray()

輸出為：

[[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1],
[0, 2, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
[1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1],
[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]]

2.3 N-gram

N-gram與Count Vectors類似，不過加入了相鄰單詞組合為新的單詞，并進行計數(shù)。如果N取值為2，則句子1和句子2就變?yōu)椋?/span>

句子1：我愛 愛北 北京 京天 天安 安門
句子2：我喜 喜歡 歡上 上海

2.4 TF-IDF

三、基于機器學習的文本分類

接下來我們將研究文本表示對算法精度的影響，對比同一分類算法在不同文本表示下的算法精度，通過本地構(gòu)建驗證集計算F1得分。

3.1 導(dǎo)入相關(guān)的包

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.linear_model import RidgeClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import f1_score

3.2 讀取數(shù)據(jù)

train_df = pd.read_csv('./data/train_set.csv', sep='\t', nrows=15000)

3.3 文本分類對比

3.3.1 Count Vectors + RidgeClassifier

vectorizer = CountVectorizer(max_features=3000)train_test = vectorizer.fit_transform(train_df['text'])
clf = RidgeClassifier()clf.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
val_pred = clf.predict(train_test[10000:])print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

輸出為.

3.3.2 TF-IDF + RidgeClassifier

tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=3000)train_test = tfidf.fit_transform(train_df['text'])
clf = RidgeClassifier()clf.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
val_pred = clf.predict(train_test[10000:])print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

輸出為.

四、研究參數(shù)對模型的影響

4.1 正則化參數(shù)對模型的影響

取大小為5000的樣本，保持其他參數(shù)不變，令從0.15增加至1.5，畫出關(guān)于和的圖像

sample = train_df[0:5000]n = int(2*len(sample)/3)tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,3), max_features=2500)train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])train_x = train_test[:n]train_y = sample['label'].values[:n]test_x = train_test[n:]test_y = sample['label'].values[n:]
f1 = []for i in range(10):  clf = RidgeClassifier(alpha = 0.15*(i+1), solver = 'sag')  clf.fit(train_x, train_y)  val_pred = clf.predict(test_x)  f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))
plt.plot([0.15*(i+1) for i in range(10)], f1)plt.xlabel('alpha')plt.ylabel('f1_score')plt.show()

結(jié)果如下：

可以看出不宜取的過大，也不宜過小。越小模型的擬合能力越強，泛化能力越弱，越大模型的擬合能力越差，泛化能力越強。

4.2 max_features對模型的影響

分別取max_features的值為1000、2000、3000、4000，研究max_features對模型精度的影響

f1 = []features = [1000,2000,3000,4000]for i in range(4):  tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,3), max_features=features[i])  train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])  train_x = train_test[:n]  train_y = sample['label'].values[:n]  test_x = train_test[n:]  test_y = sample['label'].values[n:]  clf = RidgeClassifier(alpha = 0.1*(i+1), solver = 'sag')  clf.fit(train_x, train_y)  val_pred = clf.predict(test_x)  f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))
plt.plot(features, f1)plt.xlabel('max_features')plt.ylabel('f1_score')plt.show()

結(jié)果如下：

可以看出max_features越大模型的精度越高，但是當max_features超過某個數(shù)之后，再增加max_features的值對模型精度的影響就不是很顯著了。

4.3 ngram_range對模型的影響

n-gram提取詞語字符數(shù)的下邊界和上邊界，考慮到中文的用詞習慣，ngram_range可以在(1,4)之間選取

f1 = []tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,1), max_features=2000)train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])train_x = train_test[:n]train_y = sample['label'].values[:n]test_x = train_test[n:]test_y = sample['label'].values[n:]clf = RidgeClassifier(alpha = 0.1*(i+1), solver = 'sag')clf.fit(train_x, train_y)val_pred = clf.predict(test_x)f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))
tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,2), max_features=2000)train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])train_x = train_test[:n]train_y = sample['label'].values[:n]test_x = train_test[n:]test_y = sample['label'].values[n:]clf = RidgeClassifier(alpha = 0.1*(i+1), solver = 'sag')clf.fit(train_x, train_y)val_pred = clf.predict(test_x)f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))
tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(3,3), max_features=2000)train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])train_x = train_test[:n]train_y = sample['label'].values[:n]test_x = train_test[n:]test_y = sample['label'].values[n:]clf = RidgeClassifier(alpha = 0.1*(i+1), solver = 'sag')clf.fit(train_x, train_y)val_pred = clf.predict(test_x)f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))
tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=2000)train_test = tfidf.fit_transform(sample['text'])train_x = train_test[:n]train_y = sample['label'].values[:n]test_x = train_test[n:]test_y = sample['label'].values[n:]clf = RidgeClassifier(alpha = 0.1*(i+1), solver = 'sag')clf.fit(train_x, train_y)val_pred = clf.predict(test_x)f1.append(f1_score(test_y, val_pred, average='macro'))

輸出如下

ngram_range取(1,3)的效果較好。

五、考慮其他分類模型

5.1 LogisticRegression

LogisticRegression的目標函數(shù)為：

from sklearn import linear_model
tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=5000)train_test = tfidf.fit_transform(train_df['text']) # 詞向量 15000*max_features
reg = linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', C=1.0,solver='liblinear')reg.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
val_pred = reg.predict(train_test[10000:])print('預(yù)測結(jié)果中各類新聞數(shù)目')print(pd.Series(val_pred).value_counts())print('\n F1 score為')print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

輸出為0.846470490043.

5.2 SGDClassifier

SGDClassifier使用mini-batch來做梯度下降，在處理大數(shù)據(jù)的情況下收斂更快

tfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=5000)train_test = tfidf.fit_transform(train_df['text']) # 詞向量 15000*max_features
reg = linear_model.SGDClassifier(loss="log", penalty='l2', alpha=0.0001,l1_ratio=0.15)reg.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
val_pred = reg.predict(train_test[10000:])print('預(yù)測結(jié)果中各類新聞數(shù)目')print(pd.Series(val_pred).value_counts())print('\n F1 score為')print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

輸出為0.847267047346

5.3 SVM

from sklearn import svmtfidf = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3), max_features=5000)train_test = tfidf.fit_transform(train_df['text']) # 詞向量 15000*max_features
reg = svm.SVC(C=1.0, kernel='linear', degree=3, gamma='auto',decision_function_shape='ovr')reg.fit(train_test[:10000], train_df['label'].values[:10000])
val_pred = reg.predict(train_test[10000:])print('預(yù)測結(jié)果中各類新聞數(shù)目')print(pd.Series(val_pred).value_counts())print('\n F1 score為')print(f1_score(train_df['label'].values[10000:], val_pred, average='macro'))

輸出為0.884240695943.

對比幾種機器學習算法可以看出，在相同的TF-IDF特征提取方法基礎(chǔ)上，用SVM得到的分類效果最好。