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Python通過樸素貝葉斯和LSTM分別實現(xiàn)新聞文本分類

 更新時間：2021年12月18日 10:39:36   作者：Alignment?°  
樸素貝葉斯法（Naive Bayes model）是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。LSTM則是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，適合于處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。本文將通過這兩個方法分別實現(xiàn)新聞文本分類，需要的可以參考一下

一、項目背景

本項目來源于天池?賽，利?機器學習和深度學習等知識，對新聞?本進?分類。?共有14個分類類別：財經(jīng)、彩票、房產(chǎn)、股票、家居、教育、科技、社會、時尚、時政、體育、星座、游戲、娛樂。

最終將測試集的預測結(jié)果上傳??賽官?，可查看排名。評價標準為類別f1_score的均值，提交結(jié)果與實際測試集的類別進?對?。（不要求結(jié)果領先，但求真才實學）

二、數(shù)據(jù)處理與分析

本次大賽提供的材料是由csv格式編寫，只需調(diào)用python中的pandas庫讀取即可。為了更直觀的觀察數(shù)據(jù)，我計算了文檔的平均長度，以及每個標簽分別對應的文檔。（sen字典與tag字典的獲取方法會在后文中展示，此步只用來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布，運行時可先跳過）

import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
import time
from numpy import *
import pandas as pd

print('count: 200000') #詞典sen中，每個標簽對應其所有句子的二維列表
print('average: '+str(sum([[sum(sen[i][j]) for j in range(len(sen[i]))] for i in sen])/200000))
x = []
y = []
for key,value in tag.items(): #詞典tag中，每個標簽對應該標簽下的句子數(shù)目
    x.append(key)
    y.append(value)
plt.bar(x,y)
plt.show()

最終我們得到了以下結(jié)果：

平均文檔長約907詞，每個標簽對應的文檔數(shù)從標簽0至13逐個減少。

三、基于機器學習的文本分類–樸素貝葉斯

1. 模型介紹

樸素貝葉斯分類器的基本思想是利用特征項和類別的聯(lián)合概率來估計給定文檔的類別概率。假設文本是基于詞的一元模型，即文本中當前詞的出現(xiàn)依賴于文本類別，但不依賴于其他詞及文本的長度，也就是說，詞與詞之間是獨立的。根據(jù)貝葉斯公式，文檔Doc屬于Ci類的概率為

文檔Doc采用TF向量表示法，即文檔向量V的分量為相應特征在該文檔中出現(xiàn)的頻度，文檔Doc屬于Ci類文檔的概率為

其中，TF(ti,Doc)是文檔Doc中特征ti出現(xiàn)的頻度，為了防止出現(xiàn)不在詞典中的詞導致概率為0的情況，我們?nèi)(ti|Ci)是對Ci類文檔中特征ti出現(xiàn)的條件概率的拉普拉斯概率估計:

這里，TF(ti,Ci)是Ci類文檔中特征ti出現(xiàn)的頻度，|V|為特征集的大小，即文檔表示中所包含的不同特征的總數(shù)目。

2. 代碼結(jié)構(gòu)

我直接通過python自帶的open()函數(shù)讀取文件，并建立對應詞典，設定停用詞，這里的停用詞選擇了words字典中出現(xiàn)在100000個文檔以上的所有詞。訓練集取前19萬個文檔，測試集取最后一萬個文檔。

train_df = open('./data/train_set.csv').readlines()[1:]
train = train_df[0:190000]
test = train_df[190000:200000]
true_test = open('./data/test_a.csv').readlines()[1:]
tag = {str(i):0 for i in range(0,14)}
sen = {str(i):{} for i in range(0,14)}
words={}
stop_words = {'4149': 1, '1519': 1, '2465': 1, '7539': 1, ...... }

接著，我們需要建立標簽詞典和句子詞典，用tqdm函數(shù)來顯示進度。

for line in tqdm(train_df):
    cur_line = line.split('\t')
    cur_tag = cur_line[0]
    tag[cur_tag] += 1
    cur_line = cur_line[1][:-1].split(' ')
    for i in cur_line:
        if i not in words:
            words[i] = 1
        else:    
            words[i] += 1
        if i not in sen[cur_tag]:
            sen[cur_tag][i] = 1
        else:
            sen[cur_tag][i] += 1

為了便于計算，我定義了如下函數(shù)，其中mul()用來計算列表中所有數(shù)的乘積，prob_clas() 用來計算P(Ci|Doc)，用probability(）來計算P(ti|Ci)，在probability() 函數(shù)中，我將輸出結(jié)果中分子+1，分母加上字典長度，實現(xiàn)拉普拉斯平滑處理。

def mul(l):
    res = 1
    for i in l:
        res *= i
    return res
def prob_clas(clas):
    return tag[clas]/(sum([tag[i] for i in tag]))
def probability(char,clas):  #P(特征|類別)
    if char not in sen[clas]:
        num_char = 0
    else:
        num_char = sen[clas][char]
    return (1+num_char)/(len(sen[clas])+len(words))

在做好所有準備工作，定義好函數(shù)后，分別對測試集中的每一句話計算十四個標簽對應概率，并將概率最大的標簽儲存在預測列表中，用tqdm函數(shù)來顯示進度。

PRED = []
for line in tqdm(true_test):
    result = {str(i):0 for i in range(0,14)}
    cur_line = line[:-1].split(' ')
    clas = cur_tag
    for i in result:
        prob = []
        for j in cur_line:
            if j in stop_words:
                continue
            prob.append(log(probability(j,i)))
        result[i] = log(prob_clas(i))+sum(prob)
    for key,value in result.items():
        if(value == max(result.values())):
            pred = int(key)
    PRED.append(pred)

最后把結(jié)果儲存在csv文件中上傳網(wǎng)站，提交后查看成績。（用此方法編寫的csv文件需要打開后刪去第一列再上傳）

res=pd.DataFrame()
res['label']=PRED
res.to_csv('test_TL.csv')

3. 結(jié)果分析

在訓練前19萬個文檔，測試后一萬個文檔的過程中，我不斷調(diào)整停用詞取用列表，分別用TF和TF-IDF向量表示法進行了測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用TF表示法準確性較高，最后取用停用詞為出現(xiàn)在十萬個文檔以上的詞。最終得出最高效率為0.622。

在提交至網(wǎng)站后，對五萬個文檔進行測試的F1值僅有 0.29左右，效果較差。

四、基于深度學習的文本分類–LSTM

1. 模型介紹

除了傳統(tǒng)的機器學習方法，我使用了深度學習中的LSTM（Long Short-Term Memory）長短期記憶網(wǎng)絡，來嘗試處理新聞文本分類，希望能有更高的準確率。LSTM它是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，適合于處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。LSTM 已經(jīng)在科技領域有了多種應用?；?LSTM 的系統(tǒng)可以學習翻譯語言、控制機器人、圖像分析、文檔摘要、語音識別圖像識別、手寫識別、控制聊天機器人、預測疾病、點擊率和股票、合成音樂等等任務。我采用深度學習庫Keras來建立LSTM模型，進行文本分類。

對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN和循環(huán)網(wǎng)絡RNN而言，隨著時間的不斷增加，隱藏層一次又一次地乘以權(quán)重W。假如某個權(quán)重w是一個接近于0或者大于1的數(shù)，隨著乘法次數(shù)的增加，這個權(quán)重值會變得很小或者很大，造成反向傳播時梯度計算變得很困難，造成梯度爆炸或者梯度消失的情況，模型難以訓練。也就是說一般的RNN模型對于長時間距離的信息記憶很差，因此LSTM應運而生。

LSTM長短期記憶網(wǎng)絡可以更好地解決這個問題。在LSTM的一個單元中，有四個顯示為黃色框的網(wǎng)絡層，每個層都有自己的權(quán)重，如以 σ 標記的層是 sigmoid 層，tanh是一個激發(fā)函數(shù)。這些紅圈表示逐點或逐元素操作。單元狀態(tài)在通過 LSTM 單元時幾乎沒有交互，使得大部分信息得以保留，單元狀態(tài)僅通過這些控制門（gate）進行修改。第一個控制門是遺忘門，用來決定我們會從單元狀態(tài)中丟棄什么信息。第二個門是更新門，用以確定什么樣的新信息被存放到單元狀態(tài)中。最后一個門是輸出門，我們需要確定輸出什么樣的值。總結(jié)來說 LSTM 單元由單元狀態(tài)和一堆用于更新信息的控制門組成，讓信息部分傳遞到隱藏層狀態(tài)。

2. 代碼結(jié)構(gòu)

首先是初始數(shù)據(jù)的設定和包的調(diào)用。考慮到平均句長約900，這里取最大讀取長度為平均長度的2/3，即max_len為600，之后可通過調(diào)整該參數(shù)來調(diào)整學習效率。

from tqdm import tqdm
import pandas as pd
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from numpy import *
from sklearn import metrics
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
from keras.models import Model
from keras.layers import LSTM, Activation, Dense, Dropout, Input, Embedding
from keras.optimizers import rmsprop_v2
from keras.preprocessing import sequence
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.models import load_model
import os.path

max_words = 7549 #字典最大編號
# 可通過調(diào)節(jié)max_len調(diào)整模型效果和學習速度
max_len = 600 #句子的最大長度
stop_words = {}

接下來，我們定義一個將DataFrame的格式轉(zhuǎn)化為矩陣的函數(shù)。該函數(shù)輸出一個長度為600的二維文檔列表和其對應的標簽值。

def to_seq(dataframe):
    x = []
    y = array([[0]*int(i)+[1]+[0]*(13-int(i)) for i in dataframe['label']])
    for i in tqdm(dataframe['text']):
        cur_sentense = []
        for word in i.split(' '):
            if word not in stop_words: #最終并未采用停用詞列表
                cur_sentense.append(word)
        x.append(cur_sentense)
    return sequence.pad_sequences(x,maxlen=max_len),y

接下來是模型的主體函數(shù)。該函數(shù)輸入測試的文檔，測試集的真值，訓練集和檢驗集，輸出預測得到的混淆矩陣。具體代碼介紹，見下列代碼中的注釋。

def test_file(text,value,train,val):
    ## 定義LSTM模型
    inputs = Input(name='inputs',shape=[max_len])
    ## Embedding(詞匯表大小,batch大小,每個新聞的詞長)
    layer = Embedding(max_words+1,128,input_length=max_len)(inputs)
    layer = LSTM(128)(layer)
    layer = Dense(128,activation="relu",name="FC1")(layer)
    layer = Dropout(0.5)(layer)
    layer = Dense(14,activation="softmax",name="FC2")(layer)
    model = Model(inputs=inputs,outputs=layer)
    model.summary()
    model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer=rmsprop_v2.RMSprop(),metrics=["accuracy"])
    
    ## 模型建立好之后開始訓練，如果已經(jīng)保存訓練文件（.h5格式），則直接調(diào)取即可
    if os.path.exists('my_model.h5') == True:
        model = load_model('my_model.h5')
    else:
        train_seq_mat,train_y = to_seq(train)
        val_seq_mat,val_y = to_seq(val)
        model.fit(train_seq_mat,train_y,batch_size=128,epochs=10,  #可通過epochs數(shù)來調(diào)整準確率和運算速度
                      validation_data=(val_seq_mat,val_y))
        model.save('my_model.h5') 
    ## 開始預測
    test_pre = model.predict(text)
    ##計算混淆函數(shù)
    confm = metrics.confusion_matrix(argmax(test_pre,axis=1),argmax(value,axis=1))
    print(metrics.classification_report(argmax(test_pre,axis=1),argmax(value,axis=1)))
    return confm

訓練過程如下圖所示。

為了更直觀的表現(xiàn)結(jié)果，定義如下函數(shù)繪制圖像。

def plot_fig(matrix):
    Labname = [str(i) for i in range(14)]
    plt.figure(figsize=(8,8))
    sns.heatmap(matrix.T, square=True, annot=True,
                fmt='d', cbar=False,linewidths=.8,
                cmap="YlGnBu")
    plt.xlabel('True label',size = 14)
    plt.ylabel('Predicted label',size = 14)
    plt.xticks(arange(14)+0.5,Labname,size = 12)
    plt.yticks(arange(14)+0.3,Labname,size = 12)
    plt.show()
    return

最后，只需要通過pandas讀取csv文件，按照比例分為訓練集、檢驗集和測試集（這里選用比例為15:2:3），即可完成全部的預測過程。

def test_main():
    train_df = pd.read_csv("./data/train_set.csv",sep='\t',nrows=200000)
    train = train_df.iloc[0:150000,:]
    test = train_df.iloc[150000:180000,:]
    val = train_df.iloc[180000:,:]
    test_seq_mat,test_y = to_seq(test)
    Confm = test_file(test_seq_mat,test_y,train,val)
    plot_fig(Confm)

在獲得預測結(jié)果最高的一組參數(shù)的選取后，我們訓練整個train_set文件，訓練過程如下，訓練之前需刪除已有的訓練文件(.h5)，此函數(shù)中的test行可隨意選取，只是為了滿足test_file()函數(shù)的變量足夠。此函數(shù)只是用于訓練出學習效果最好的數(shù)據(jù)并儲存。

def train():
    train_df = pd.read_csv("./data/train_set.csv",sep='\t',nrows=200000)
    train = train_df.iloc[0:170000,:]
    test = train_df.iloc[0:10000,:]
    val = train_df.iloc[170000:,:]
    test_seq_mat,test_y = to_seq(test)
    Confm = test_file(test_seq_mat,test_y,train,val)
    plot_fig(Confm)

在獲得最優(yōu)的訓練數(shù)據(jù)后，我們就可以開始預測了。我們將競賽中提供的測試集帶入模型中，加載儲存好的訓練集進行預測，得到預測矩陣。再將預測矩陣中每一行的最大值轉(zhuǎn)化為對應的標簽，儲存在輸出列表中即可，最后將該列表寫入'test_DL.csv'文件中上傳即可。（如此生成的csv文件同上一個模型一樣，需手動打開刪除掉第一列）

def pred_file():
    test_df = pd.read_csv('./data/test_a.csv')
    test_seq_mat = sequence.pad_sequences([i.split(' ') for i in tqdm(test_df['text'])],maxlen=max_len)
    
    inputs = Input(name='inputs',shape=[max_len])
    ## Embedding(詞匯表大小,batch大小,每個新聞的詞長)
    layer = Embedding(max_words+1,128,input_length=max_len)(inputs)
    layer = LSTM(128)(layer)
    layer = Dense(128,activation="relu",name="FC1")(layer)
    layer = Dropout(0.5)(layer)
    layer = Dense(14,activation="softmax",name="FC2")(layer)
    model = Model(inputs=inputs,outputs=layer)
    model.summary()
    model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer=rmsprop_v2.RMSprop(),metrics=["accuracy"])
    model = load_model('my_model.h5')
    
    test_pre = model.predict(test_seq_mat)

    pred_result = [i.tolist().index(max(i.tolist())) for i in test_pre]
    res=pd.DataFrame()
    res['label']=pred_result
    res.to_csv('test_DL.csv')

整理后，我們只需要注釋掉對應的指令行即可進行訓練或預測。

#如果想要訓練，取消下行注釋，訓練之前需先刪除原訓練文件（.h5）
#train()

#如果想要查看模型效果，取消下行注釋（訓練集：檢驗集：測試集=15：2：3）
# test_main()

#如果想預測并生成csv文件，取消下行注釋
# pred_file()

3. 結(jié)果分析

最終獲得的混淆矩陣如下圖所示，14個標簽預測的正確率均達到了80%以上，有11個標簽在90%以上，有6個標簽在95%以上。

繪制出來的預測結(jié)果如下圖所示，可見預測效果相當理想，每個標簽的正確率都尤為可觀，預測錯誤的文本數(shù)相比于總量非常少。

最終上傳網(wǎng)站得到結(jié)果，F(xiàn)1值達90%以上，效果較好。

五、小結(jié)

本實驗采用了傳統(tǒng)機器學習和基于LSTM的深度學習兩種方法對新聞文本進行了分類，在兩種方法的對比下，深度學習的效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習，并在競賽中取得了較好的成績（排名551）。但LSTM仍存在問題，一方面是RNN的梯度問題在LSTM及其變種里面得到了一定程度的解決，但還是不夠；另一方面，LSTM計算費時，每一個LSTM的cell里面都意味著有4個全連接層(MLP)，如果LSTM的時間跨度很大，并且網(wǎng)絡又很深，這個計算量會很大，很耗時。

探尋更好的文本分類方法一直以來都是NLP在探索的方向，希望今后可以學習更多的分類方法，更多的機器學習和深度學習模型，提高分類效率。

到此這篇關于Python通過樸素貝葉斯和LSTM分別實現(xiàn)新聞文本分類的文章就介紹到這了,更多相關Python文本分類內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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