【NLP实战】文本分类之NBSVM算法
朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的变体常被用作文本分类的基线方法，但它们的性能因模型变体、使用的特性和任务/数据集的不同而有很大差异。Sida Wang 和 Christopher D. Manning基于两种算法的特质，提出了NBSVM算法，实验证明，NBSVM在情绪分析数据集上优于大多数算法的结果，甚至有时能达到start-of-the-art,因此在文本分类中常被作为一个有用的baseline。本文将结合kaggle上的有毒评论分类任务详细介绍NBSVM算法。
导入算法库
导入我们需要的算法库，如果你没有安装此算法库，可以pip安装一下。
import pandas as pd, numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
import matplotlib.pyplot as plt
导入数据
导入有毒评论分类数据，该数据集可以在kaggle上下载，也可以在我的网盘上下载：https://share.weiyun.com/5c7KYLw
train = pd.read_csv(../input/train.csv).fillna( )
test = pd.read_csv(../input/test.csv).fillna( )
查看数据
训练数据包含每行id、评论文本和6个我们将尝试预测的不同标签。
train.head()分析评论文本数据的长度
lens = train.comment_text.map(lambda x: len(x.split( )))
print(句子长度的平均值:,lens.mean(), 句子长度的方差:, lens.std(), 句子长度的最大值:,lens.max())
句子长度的平均值: 67.86696204197504 句子长度的方差: 100.52020389688838 句子长度的最大值: 2273
label_cols = [toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate]
train[none] = 1-train[label_cols].max(axis=1)
train.describe()建立模型
我们首先对一列无意义的字符串正则匹配，去掉这些无意义的，利用tfidf提取单词的特征，使用ngram，得到1-ngram 或者2-ngram 特征，就像NBSVM论文中建议的那样。
import re, string
re_tok = re.compile(f([{string.punctuation}“”¨«»®´·º½¾¿¡§£₤‘’]))
def tokenize(s): return re_tok.sub(r \1 , s).split()
vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), tokenizer=tokenize,analyzer=word,
min_df=3, max_df=0.9, strip_accents=unicode, use_idf=1,
smooth_idf=1, sublinear_tf=1 )
trn_term_doc = vec.fit_transform(train[comment_text])
test_term_doc = vec.transform(test[comment_text])
这将创建一个只有少量非零元素(存储在下面的表示中)的稀疏矩阵。
trn_term_doc, test_term_doc
(<159571x426005 sparse matrix of type <class numpy.float64>
with 17775104 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
<153164x426005 sparse matrix of type <class numpy.float64>
with 14765755 stored elements in Compressed Sparse Row format>)
NBSVM模型
x = trn_term_doc
test_x = test_term_doc
下面是NBSVM算法，公式可以参考论文，具体的算法原理大家可以看下面的论文。
def pr(y_i, y):
p = x[y==y_i].sum(0)
return (p+1) / ((y==y_i).sum()+1)
def get_mdl(y):
y = y.values
r = np.log(pr(1,y) / pr(0,y))
m = SVC(C=4,kernel=linear,probability=True)
x_nb = x.multiply(r)
return m.fit(x_nb, y), r
preds = np.zeros((len(test), len(label_cols)))
for i, j in enumerate(label_cols):
print(fit, j)
m,r = get_mdl(train[j])
preds[:,i] = m.predict_proba(test_x.multiply(r))[:,1]
参考
1、Wang S, Manning C D. Baselines and bigrams: Simple, good sentiment and topic classification[C]//Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Short Papers-Volume 2. Association for Computational Linguistics, 2012: 90-94.
2、https://www.kaggle.com/jhoward/nb-svm-strong-linear-baseline
The End
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