一、监督式分类:建立在训练语料基础上的分类
训练过程中,特征提取器将输入转化为特征集,并且记录对应的正确分类。生成模型。预测过程中,未见过的输入被转换特征集,通过模型产生预测标签。
特征提取器和朴素贝叶斯分类器
特征提取器返回字典,这个字典被称为特征集。然后利用
nltk自带的朴素贝叶斯分类器NaiveBayesClassifier
生成分类器。并且可以用nltk.classify.accuracy(分类器,测试集)
测试准确度。
import nltkfrom nltk.corpus import namesimport randomdef gender_features(word): #特征提取器 return {'last_letter':word[-1]} #特征集就是最后一个字母names = [(name,'male') for name in names.words('male.txt')]+[(name,'female') for name in names.words('female.txt')] random.shuffle(names)#将序列打乱features = [(gender_features(n),g) for (n,g) in names]#返回对应的特征和标签train,test = features[500:],features[:500] #训练集和测试集classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train) #生成分类器print('Neo is a',classifier.classify(gender_features('Neo')))#分类print(nltk.classify.accuracy(classifier,test)) #测试准确度classifier.show_most_informative_features(5)#得到似然比,检测对于哪些特征有用
当然,当我们训练大的语料库的时候,链表会占用很大内存。这时候nltk提供了:
apply_features
,会生成链表,但是不会在内存中存储所有对象。
from nltk.classify import apply_features train_set = apply_features(gender_features,names[500:]) test_set = apply_features(gender_features,names[:500])
过拟合:当特征过多
当特征过多的时候(特征集的键值过多),会对一般化的新例子不起作用,称为过拟合。如果抉择特征集的大小,需要不停的测试,找到最吻合的特征集。
错误分析
为了使特征提取器准确度更高,一般将源数据分为两大部分,三小部分:
开发集:
训练集:负责开发
开发测试集:负责错误分析
测试集:负责最终评估
下面是查找报错信息的案例:
import nltkfrom nltk.corpus import namesimport randomdef gender_features(word): #特征提取器 return {'last_letter':word[-1]} #特征集就是最后一个字母names = [(name,'male') for name in names.words('male.txt')]+[(name,'female') for name in names.words('female.txt')] train_names = names[1500:] devtest_names = names[500:1500] test_names = names[:500] train_set = [(gender_features(n),g) for (n,g) in train_names] devtest_set = [(gender_features(n),g) for (n,g) in devtest_names] test_set = [(gender_features(n),g) for (n,g) in test_names] classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)print(nltk.classify.accuracy(classifier,devtest_set))######################记录报错的案例###############################errors = []for (name,tag) in devtest_names: guess = classifier.classify(gender_features(name)) if guess!=tag: errors.append((tag,guess,name))##################################################################
我们发现准确度低,因为倒数第二个字母也很有关联。所以我们可以改进特征提取器:
def gender_features(word): #特征提取器 return {'last_letter':word[-1],'last__letter':word[-2]} #特征集就是最后一个字母和倒数第二个字母
观察结果,发现,准确度提高了12%。重复这个过程,使得特征提取器更加完善。
二、实例:文本分类和词性标注
文本分类
这里的分类标签选成词汇,通过对文本前N个词的观察,得到预测标签。
import nltkfrom nltk.corpus import movie_reviews all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words()) word_features = all_words.most_common(2) #前两千个最常出现的单词def document_features(document): document_words = set(document) features = {} for (word,freq) in word_features: features['contains(%s)'%word] = (word in document_words) #参数文档中是否包含word:True/False return features documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)),category) for category in movie_reviews.categories() for fileid in movie_reviews.fileids(category)] random.shuffle(documents) features = [(document_features(d),c)for (d,c) in documents] train_set,test_set = features[100:],features[:100] classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)print(nltk.classify.accuracy(classifier,test_set))
词性标注:“决策树”分类器
这里的分类器是决策树分类器:
DecisionTreeClassifier
。可以通过classifier.pseudocode(depth = ?)
这查询深度为depth的树,并且打印出来。顺便表示,我再走下面的程序的时候,电脑炸了。建议在集群上运行。
from nltk.corpus import brownimport nltk suffix_fdist = nltk.FreqDist()for word in brown.words(): word = word.lower() #suffix_fdist.inc(word[-1:]) python2 suffix_fdist[word[-1:]] += 1 #python3 suffix_fdist[word[-2:]] += 1 suffix_fdist[word[-3:]] += 1common_suffixes = suffix_fdist.most_common(100) #获得常见特征链表#定义特征提取器:def pos_features(word): features = {} for (suffix,times) in common_suffixes: features['endswith(%s)' % suffix] = word.lower().endswith(suffix) return features tagged_words = brown.tagged_words(categories='news') featuresets = [(pos_features(n),g)for (n,g) in tagged_words] size = int(len(featuresets)*0.1) train_set , test_set= featuresets[size:], featuresets[:size] classifier = nltk.DecisionTreeClassifier.train(train_set) #“决策树分类器”print(nltk.classify.accuracy(classifier,test_set))
三、更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和“决策树”之后
这种分类模型是为了获取相关分类之间的依赖关系。为第一个输入找到最佳标签,然后再次基础上找到对应的下一个输入的最佳标签。不断重复,以至所有输入都被贴上标签。所以,我们需要提供一个参数history,用来扩展特征。
事实证明,我的电脑又炸了。
利用联合分类器模型进行词性标注:
import nltkfrom nltk.corpus import brown#带有历史的特征提取器def pos_features(sentence,i,history): features = {'suffix(1)':sentence[i][-1:],\ 'suffix(2)':sentence[i][-2:],\ 'suffix(3)':sentence[i][-3:]} if i==0:#当它在分界线的时候,没有前置word 和 word-tag features['prev-word'] = '<START>' features['prev-tag'] = '<START>' else:#记录前面的history features['prev-word'] = sentence[i-1] features['prev-tag'] = history[i-1] return features''' ###########流程式###############tagged_sents = brown.tagged_sents(categories="news")size = int(len(tagged_sents)*0.1)train_sents,test_sents = tagged_sents[size:],tagged_sents[:size]train_set = []for tagged_sent in train_sents: untagged_set = nltk.tag.untag(tagged_sent) history = [] for i,(word,tag) in enumerate(tagged_sent): featureset = pos_features(untagged_set,i,history) history.append(tag) train_set.append((featureset,tag)) classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)'''#########类思想重写##################class ConsecutivePosTagger(nltk.TaggerI): #这里定义新的选择器类,继承nltk.TaggerI def __init__(self,train_sents): train_set = [] for tagged_sent in train_sents: untagged_set = nltk.tag.untag(tagged_sent) #去标签化 history = [] for i,(word,tag) in enumerate(tagged_sent): featureset = pos_features(untagged_set,i,history) history.append(tag) #将tag添加进去 train_set.append((featureset,tag)) #拿到了训练集 self.classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set) #创建训练模型 def tag(self,sentence): #必须定义tag方法 history = [] for i,word in enumerate(sentence): featureset = pos_features(sentence,i,history) tag = self.classifier.classify(featureset) history.append(tag) return zip(sentence,history) tagged_sents = brown.tagged_sents(categories="news") size = int(len(tagged_sents)*0.1) train_sents,test_sents = tagged_sents[size:],tagged_sents[:size]#print(train_sents)tagger = ConsecutivePosTagger(train_sents)print(tagger.evaluate(test_sents))
四、评估
之前我们选择测试集和开发集,都是在一个原有集合下。这样,示例相似程度很大,不利于推广到其他数据集。而评估最简单的度量就是准确度,即:
accuracy()
函数。除了这个,精确度、召回率和F-度量值也确实影响了准确度。
- 精确度:发现项目中多少是相关的。TP/(TP+FP)
- 召回率:表示相关项目发现了多少。TP(TP+FN)
- F-度量值:精确度和召回率的调和平均数。
其中,T:true;P:Positive;F:false;N:negative。组合即可。例如TP:真阳性(正确识别为相关的),TN:真阴性(相关项目中错误识别为不想关的)
五、三种分类器的总结
之前我们发现。同样的特征集,朴素贝叶斯分类器就可以轻松跑完,但是决策树分类器不行。除了过拟合的因素外,还是因为树结构强迫特征按照特定的顺序检查,即便他是重复的,而在回溯的过程中,又有重复运算,导致时间和空间的双重浪费。
朴素贝叶斯分类器允许所有恩正“并行”起作用,从计算每个标签的先验概率开始。并且建立朴素贝叶斯的时候采用了平滑技术(在给定的贝叶斯模型上)。
最后的最大熵分类器,使用搜索技术找出一组能最大限度的提高分类器性能的参数。由于他会用迭代优化技术选择参数,花费时间很长。
六、后记
努力地看书了,然而还是没有看懂。感觉是因为相应的数学知识和算法知识没到位。以后积累充足会重看。
当然,对于现在用的层面来说,较深入的了解原理,基本可以解决大多数问题。但是要是做到算法优化,还是要自己去调参,或者改进算法。
由于博主水平有限,希望各路大牛不li赐教。
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