【火炉炼AI】机器学习039-NLP文本分类器
(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， NLTK 3.3)
前面我们学习了很多用NLP进行文本的分词，文本分块，创建词袋模型等，这些步骤可以认为是NLP文本处理的基础，此处我们来看NLP的一个非常重要的应用，对文本使用监督学习进行自动分类。
1. 20 Newsgroups数据集介绍
本文要使用NLP中非常经典的一个数据集：20 Newsgroups。这个数据集是国际标准数据集之一，专门用于文本分类，文本挖掘，和信息检索等领域，类似于传统机器学习所用的Iris鸢尾花数据集一样，可以通过官方网址来下载和了解具体内容。
20 Newsgroups包含有20个类别的已经标注好的样本，总样本数量大约2万。这20个类别分别为：
image
这个数据集有三个版本，其主要内容和区别为：
- 20news-19997.tar.gz: 最原始的没有修改过的一个版本。
- 20news-bydate.tar.gz: bydate版本，按照时间分类，分为训练集（60%）和测试集（40%）两部分，不包含重复文档和新闻组名。一共有18846个样本（或称为文档）
- 20news-18828.tar.gz: 不包含重复样本，只有来源和主题，一共有18828个样本。
sklearn中有两种加载方式，第一种是sklearn.dataset.fetch_20newsgroups，返回一个可以被文本特征提取器（CountVectorizer)自定义参数提取特征的原始文本序列，第二种是sklearn.datasets.fetch_20newsgroups_vectorized，返回一个已提取特征的文本序列，即不需要使用特征提取器。
注：以上内容主要参考博客
此处我们只下载第二个版本，下载后得到20news-bydate.tar.gz文件，解压后得到两个文件夹，如下：
image
这两个文件夹每一个都有20个子文件夹，对应于20个不同类别。每个类别下面有几百个文档，即样本，每个文档都不长，比如一个文档（样本）的内容为：
image
这个数据集的加载方式已经被sklearn集成到代码中了，主要的接口是sklearn.dataset.fetch_20newsgroups，其默认加载第二个版本。这个函数的参数有：subset有三个选择train、test、all，选择数据的类型。category是选择新闻的类型，remove是可以选择去除(‘headers’, ‘footers’, ‘quotes’)这三个文章的选项。其他不重要。
# 认识20newsgroups数据集
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
# dataset=fetch_20newsgroups(subset='all')
# 自动下载第二个版本20news-bydate.tar.gz
# print(len(dataset.data)) # dataset_X 的样本数
# print(dataset.target_names) # dataset_y的名称，标签名称
# train_set=fetch_20newsgroups(subset='train') # 仅仅提取中间的train set
# test_set=fetch_20newsgroups(subset='test')
# 如果仅仅需要其中的某几个类别，可以用
sample_cate = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian',
'comp.graphics', 'sci.med', 'rec.sport.baseball'] # 只取5个类别
train_set = fetch_20newsgroups(subset='train',categories=sample_cate,
shuffle=True, random_state=42,
remove = ('headers', 'footers', 'quotes'))
test_set = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=sample_cate,
shuffle=True, random_state=42,
remove = ('headers', 'footers', 'quotes'))
print(len(train_set.data), len(test_set.data)) # 2854 1899
print(train_set.target_names) # 只有五个类别
-------------------------------------输---------出--------------------------------
2854 1899
['alt.atheism', 'comp.graphics', 'rec.sport.baseball', 'sci.med', 'soc.religion.christian']
--------------------------------------------完-------------------------------------
2. 构建分类器
2.1 准备数据集
# 1, 准备数据集
category_map = {'misc.forsale': 'Sales', 'rec.motorcycles': 'Motorcycles',
'rec.sport.baseball': 'Baseball', 'sci.crypt': 'Cryptography',
'sci.space': 'Space'}
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
train_set=fetch_20newsgroups(subset='train',categories=category_map.keys(),
shuffle=True,random_state=42,
remove = ('headers', 'footers', 'quotes'))
test_set=fetch_20newsgroups(subset='test',categories=category_map.keys(),
shuffle=True,random_state=42,
remove = ('headers', 'footers', 'quotes'))
# 获取到的train_set包含有2968个样本，
print('train sample num: ', len(train_set.data)) # 2968
print(train_set.target_names) # 确保是我们要提取的这五个类别
print('test sample num: ', len(test_set.data)) # 1975
-------------------------------------输---------出--------------------------------
train sample num: 2968
['misc.forsale', 'rec.motorcycles', 'rec.sport.baseball', 'sci.crypt', 'sci.space']
test sample num: 1975
--------------------------------------------完-------------------------------------
2.2 特征提取
此处我们用TfidfVectorizer来进行特征提取，关于TfidfVectorizer可以参考我的上一篇文章【火炉炼AI】机器学习038-NLP创建词袋模型.
直接上代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english',lowercase=True)
train_vector = vectorizer.fit_transform(train_set.data)
print(train_vector.shape) # (2968, 31206)
# 此处相当于有2968个词袋，对这些词袋进行TfidfVectorizer进行特征提取，
# 得到最具典型的一些单词，这些单词的个数有31206个，故而得到(2968, 30206)矩阵
# 矩阵中的元素表示这个单词在该词袋中出现的tf-idf权重，值越大，表示该单词越重要。
2.3 定义模型，训练模型
# 定义模型，训练特征
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier=MultinomialNB(alpha=.01, fit_prior = False)
classifier.fit(train_vector,train_set.target)
2.4 查看模型在测试集上的表现
# 查看这个数据集在test_set上的表现
from sklearn import metrics
test_vector=vectorizer.transform(test_set.data)
print(test_vector.shape)
pred=classifier.predict(test_vector)
F1_score=metrics.f1_score(test_set.target, pred, average='micro')
print('test set F1 score: ',F1_score)
-------------------------------------输---------出--------------------------------
(1975, 31206)
test set F1 score: 0.8774683544303797
--------------------------------------------完-------------------------------------
3. 用GridSearch优化参数
# 用GridSearchCV优化参数
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
parameters = {'fit_prior':(True, False), 'alpha':(0.01,0.05,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0)}
clf = GridSearchCV(classifier,parameters,cv=5,scoring='precision_macro',n_jobs=-1)
clf.fit(train_vector, train_set.target)
print("Best param_set found on train set: {}".format(clf.best_params_))
print("Detailed classification report on test set:")
y_true, y_pred = test_set.target, clf.predict(test_vector)
print(classification_report(y_true, y_pred))
-------------------------------------输---------出--------------------------------
Best param_set found on train set: {'alpha': 0.05, 'fit_prior': True}
Detailed classification report on test set:
precision recall f1-score support
0 0.92 0.89 0.91 390
1 0.80 0.91 0.85 398
2 0.93 0.88 0.91 397
3 0.90 0.88 0.89 396
4 0.91 0.88 0.89 394
avg / total 0.89 0.89 0.89 1975
--------------------------------------------完-------------------------------------
从分类报告中可以看出，结果最好的是第0类和第2类，F1为0.91，最差的是第1类，F1值只有0.85。
########################小**********结###############################
1，用NLP进行文本分类，和传统机器学习的主要区别在于前面特征的提取，一旦提取特征，后面模型的建立，训练，测试，分类报告等都一样。
2，对文本进行特征的提取有两种：CountVectorizer和TfidfVectorizer，但是TfidfVectorizer使用的最多，对文本量非常大的情况更加准确，故而此处我只用TfidfVectorizer来提取特征。
3，有一个地方很容易忽视：测试集在用predict之前，一定要用vectorizer.transform进行转换，这个过程就像是对数据进行归一化等，需要对train_X和test_X都要进行处理。
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注：本部分代码已经全部上传到（我的github）上，欢迎下载。
参考资料:
1, Python机器学习经典实例，Prateek Joshi著，陶俊杰，陈小莉译
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