复旦中文文本分类过程附语料库
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作者 | 赵半仙
原文 | http://www.cnblogs.com/kevinzhaozl/p/6625110.html
文本分类系统（python 3.5）
中文语言的文本分类技术和流程，主要包括下面几个步骤：
预处理：去除文本噪声信息，例如HTML标签，文本格式转换，检测句子边界
中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词
构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间
权重策略——TF-IDF：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征
分类词：使用算法训练分类器
评价分类结果
1. 预处理
a. 选择处理文本的范围
b. 建立分类文本语料库
训练集语料已经分好类的文本资源
测试集语料待分类的文本语料，可以使训练集的一部分，也可以是外部来源的文本语料
c. 文本格式转化：使用Python的lxml库去除html标签
d. 检测句子边界：标记句子的结束
2. 中文分词
分词是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程，中文分词即将一个汉字序列（句子）切分成一个个独立的单词，中文分词很复杂，从某种程度上并不完全是一个算法问题，最终概率论解决了这个问题，算法是基于概率图模型的条件随机场（CRF）
分词是自然语言处理中最基本，最底层的模块，分词精度对后续应用模块的影响很大，文本或句子的结构化表示是语言处理中最核心的任务，目前文本的结构化表示分为四大类：词向量空间、主体模型、依存句法的树表示、RDF的图表示。
下面给出中文分词的示例代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import jieba
def savefile(savepath, content):
fp = open(savepath, "w",encoding='gb2312', errors='ignore')
fp.write(content)
fp.close()
def readfile(path):
fp = open(path, "r", encoding='gb2312', errors='ignore')
content = fp.read()
fp.close()
return content
# corpus_path = "train_small/" # 未分词分类预料库路径
# seg_path = "train_seg/" # 分词后分类语料库路径
corpus_path = "test_small/" # 未分词分类预料库路径
seg_path = "test_seg/" # 分词后分类语料库路径
catelist = os.listdir(corpus_path) # 获取改目录下所有子目录
for mydir in catelist:
class_path = corpus_path + mydir + "/" # 拼出分类子目录的路径
seg_dir = seg_path + mydir + "/" # 拼出分词后预料分类目录
if not os.path.exists(seg_dir): # 是否存在，不存在则创建
os.makedirs(seg_dir)
file_list = os.listdir(class_path)
for file_path in file_list:
fullname = class_path + file_path
content = readfile(fullname).strip() # 读取文件内容
content = content.replace("\r\n", "").strip() # 删除换行和多余的空格
content_seg = jieba.cut(content)
savefile(seg_dir + file_path, " ".join(content_seg))
print("分词结束")
为了后续生成词向量空间模型的方便，这些分词后的文本信息还要转换成文本向量信息并对象化，利用了Scikit-Learn库的Bunch数据结构，具体代码如下：
import os
import pickle
from sklearn.datasets.base import Bunch
#Bunch 类提供了一种key，value的对象形式
#target_name 所有分类集的名称列表
#label 每个文件的分类标签列表
#filenames 文件路径
#contents 分词后文件词向量形式
def readfile(path):
fp = open(path, "r", encoding='gb2312', errors='ignore')
content = fp.read()
fp.close()
return content
bunch=Bunch(target_name=[],label=[],filenames=[],contents=[])
# wordbag_path="train_word_bag/train_set.dat"
# seg_path="train_seg/"
wordbag_path="test_word_bag/test_set.dat"
seg_path="test_seg/"
catelist=os.listdir(seg_path)
bunch.target_name.extend(catelist)#将类别信息保存到Bunch对象
for mydir in catelist:
class_path=seg_path+mydir+"/"
file_list=os.listdir(class_path)
for file_path in file_list:
fullname=class_path+file_path
bunch.label.append(mydir)#保存当前文件的分类标签
bunch.filenames.append(fullname)#保存当前文件的文件路径
bunch.contents.append(readfile(fullname).strip())#保存文件词向量
#Bunch对象持久化
file_obj=open(wordbag_path,"wb")
pickle.dump(bunch,file_obj)
file_obj.close()
print("构建文本对象结束")
3. 向量空间模型
由于文本在储存未向量空间是维度较高，为节省储存空间和提高搜索效率，在文本分类之前会自动过滤掉某些字词，这些字或词被称为停用词，停用此表可以到点这里下载。
4. 权重策略：TF-IDF方法
如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，那么认为这个词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
再给出这部分代码之前，我们先来看词频和逆向文件频率的概念
词频（TF）：指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数的归一化，以防止它偏向长的文件，对于某一个特定文件里的词语来说，它的重要性可表示为：分子是该词在文件中出现的次数，分母是在文件中所有字词的出现次数之和
逆向文件频率（IDF）：是一个词语普遍重要性的度量，某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语的文件的数目，再将得到的商取对数：|D|是语料库中的文件总数，j是包含词语的文件数目，如果该词语不在语料库中，就会导致分母为零，因此一般情况下分母还要额外再加上1之后计算词频和逆向文件频率的乘积，某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF，因此TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。代码如下：
import os
from sklearn.datasets.base import Bunch
import pickle#持久化类
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer#TF-IDF向量转换类
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer#TF-IDF向量生成类
def readbunchobj(path):
file_obj=open(path,"rb")
bunch=pickle.load(file_obj)
file_obj.close()
return bunch
def writebunchobj(path,bunchobj):
file_obj=open(path,"wb")
pickle.dump(bunchobj,file_obj)
file_obj.close()
def readfile(path):
fp = open(path, "r", encoding='gb2312', errors='ignore')
content = fp.read()
fp.close()
return content
path="train_word_bag/train_set.dat"
bunch=readbunchobj(path)
#停用词
stopword_path="train_word_bag/hlt_stop_words.txt"
stpwrdlst=readfile(stopword_path).splitlines()
#构建TF-IDF词向量空间对象
tfidfspace=Bunch(target_name=bunch.target_name,label=bunch.label,
filenames=bunch.filenames,tdm=[],vocabulary={})
#使用TfidVectorizer初始化向量空间模型
vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst,sublinear_tf=True,max_df=0.5)
transfoemer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的TF-IDF权值
#文本转为词频矩阵，单独保存字典文件
tfidfspace.tdm=vectorizer.fit_transform(bunch.contents)
tfidfspace.vocabulary=vectorizer.vocabulary_
#创建词袋的持久化
space_path="train_word_bag/tfidfspace.dat"
writebunchobj(space_path,tfidfspace)
5.使用朴素贝叶斯分类模块
常用的文本分类方法有kNN最近邻法，朴素贝叶斯算法和支持向量机算法，一般而言：
kNN算法原来最简单，分类精度尚可，但是速度最快
朴素贝叶斯算法对于短文本分类的效果最好，精度很高
支持向量机算法的优势是支持线性不可分的情况，精度上取中
上文代码中进行操作的都是训练集的数据，下面是测试集（抽取字训练集），训练步骤和训练集相同，首先是分词，之后生成词向量文件，直至生成词向量模型，不同的是，在训练词向量模型时需要加载训练集词袋，将测试集产生的词向量映射到训练集词袋的词典中，生成向量空间模型，代码如下：
import os
from sklearn.datasets.base import Bunch
import pickle#持久化类
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer#TF-IDF向量转换类
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer#TF-IDF向量生成类
from TF_IDF import space_path
def readbunchobj(path):
file_obj=open(path,"rb")
bunch=pickle.load(file_obj)
file_obj.close()
return bunch
def writebunchobj(path,bunchobj):
file_obj=open(path,"wb")
pickle.dump(bunchobj,file_obj)
file_obj.close()
def readfile(path):
fp = open(path, "r", encoding='gb2312', errors='ignore')
content = fp.read()
fp.close()
return content
#导入分词后的词向量bunch对象
path="test_word_bag/test_set.dat"
bunch=readbunchobj(path)
#停用词
stopword_path="train_word_bag/hlt_stop_words.txt"
stpwrdlst=readfile(stopword_path).splitlines()
#构建测试集TF-IDF向量空间
testspace=Bunch(target_name=bunch.target_name,label=bunch.label,
filenames=bunch.filenames,tdm=[],vocabulary={})
#导入训练集的词袋
trainbunch=readbunchobj("train_word_bag/tfidfspace.dat")
#使用TfidfVectorizer初始化向量空间
vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst,sublinear_tf=True,
max_df=0.5,vocabulary=trainbunch.vocabulary)
transformer=TfidfTransformer();
testspace.tdm=vectorizer.fit_transform(bunch.contents)
testspace.vocabulary=trainbunch.vocabulary
#创建词袋的持久化
space_path="test_word_bag/testspace.dat"
writebunchobj(space_path,testspace)
下面执行多项式贝叶斯算法进行测试文本分类并返回精度，代码如下：
import pickle
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 导入多项式贝叶斯算法包
def readbunchobj(path):
file_obj = open(path, "rb")
bunch = pickle.load(file_obj)
file_obj.close()
return bunch
# 导入训练集向量空间
trainpath = "train_word_bag/tfidfspace.dat"
train_set = readbunchobj(trainpath)
# d导入测试集向量空间
testpath = "test_word_bag/testspace.dat"
test_set = readbunchobj(testpath)
# 应用贝叶斯算法
# alpha:0.001 alpha 越小，迭代次数越多，精度越高
clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(train_set.tdm, train_set.label)
# 预测分类结果
predicted = clf.predict(test_set.tdm)
total = len(predicted);rate = 0
for flabel, file_name, expct_cate in zip(test_set.label, test_set.filenames, predicted):
if flabel != expct_cate:
rate += 1
print(file_name, ": 实际类别：", flabel, "-->预测分类：", expct_cate)
# 精度
print("error_rate:", float(rate) * 100 / float(total), "%")
6.分类结果评估
机器学习领域的算法评估有三个基本指标：
召回率（recall rate,查全率）：是检索出的相关文档数与文档库中所有相关文档的比率，衡量的是检索系统的查全率,召回率=系统检索到的相关文件/系统所有相关的文件综述。
准确率（Precision，精度）：是检索出的相关文档数于检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率，准确率=系统检索到的相关文件/系统所有的检索到的文件数。
准确率和召回率是相互影响的，理想情况下是二者都高，但是一般情况下准确率高，召回率就低；召回率高，准确率就低
import numpy as np
from sklearn import metrics
#评估
def metrics_result(actual,predict):
print("精度：".format(metrics.precision_score(actual,predict)))
print("召回：".format(metrics.recall_score(actual,predict)))
print("f1-score:".format(metrics.f1_score(actual,predict)))
metrics_result(test_set.label,predicted
— End —
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