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基于jieba、gensim.word2vec、LogisticRegression的文档分类

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潇洒坤
发布2018-09-10 11:10:09
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发布2018-09-10 11:10:09
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建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。 到2018年8月30日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 官网下载地址:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。

0.打开jupyter

在桌面新建文件夹命名为基于word2vec的文档分类,如下图所示:

image.png

打开基于word2vec的文档分类文件夹,在按住Shift键的情况下,点击鼠标右键,出现如下图所示。 选择在此处打开PowerShell窗口,之后会在此路径下打开PowerShell。

image.png

在PowerShell中输入命令并运行:jupyter notebook

image.png

PowerShell运行命令后,会自动打开网页,点击如下图所示网页中的按钮:

image.png

代码文件重命名为word2vecTest,重命名按钮位置如下图所示:

image.png

1.数据准备

训练集共有24000条样本,12个分类,每个分类2000条样本。 测试集共有12000条样本,12个分类,每个分类1000条样本。 数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1PY3u-WtfBdZQ8FsKgWo_KA 密码: hq5v 下载完成后,将压缩文件包放到基于word2vec的文档分类文件夹中,并将其解压到当前文件夹,如下图所示:

image.png

加载训练集到变量train_df中,并打印训练集前5行,代码如下。 read_csv方法中有3个参数,第1个参数是加载文本文件的路径,第2个关键字参数sep是分隔符,第3个关键字参数header是文本文件的第1行是否为字段名。

import pandas as pd

train_df = pd.read_csv('sohu_train.txt', sep='\t', header=None)
train_df.head()

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

查看训练集每个分类的名字以及样本数量,代码如下:

for name, group in train_df.groupby(0):
    print(name,len(group))

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

加载测试集并查看每个分类的名字以及样本数量,代码如下:

test_df = pd.read_csv('sohu_test.txt', sep='\t', header=None)
for name, group in test_df.groupby(0):
    print(name, len(group))

上面一段代码的运行结果如下图所示:

image.png

2.分词

需要安装jieba库,cmd中安装命令:pip install jieba 对训练集的24000条样本循环遍历,使用jieba库的cut方法获得分词列表赋值给变量cutWords。 判断分词是否为停顿词,如果不为停顿词,则添加进变量cutWords中。 代码如下:

iimport jieba
import time

train_df.columns = ['分类', '文章']
stopword_list = [k.strip() for k in open('stopwords.txt', encoding='utf8').readlines() if k.strip() != '']
cutWords_list = []
i = 0
startTime = time.time()
for article in train_df['文章']:
    cutWords = [k for k in jieba.cut(article) if k not in stopword_list]
    i += 1
    if i % 1000 == 0:
        print('前%d篇文章分词共花费%.2f秒' %(i, time.time()-startTime))
    cutWords_list.append(cutWords)

上面一段代码的运行结果如下:

前1000篇文章分词共花费67.62秒 前2000篇文章分词共花费133.32秒 前3000篇文章分词共花费272.28秒 前4000篇文章分词共花费405.01秒 前5000篇文章分词共花费529.79秒 前6000篇文章分词共花费660.60秒 前7000篇文章分词共花费696.51秒 前8000篇文章分词共花费732.88秒 前9000篇文章分词共花费788.51秒 前10000篇文章分词共花费841.61秒 前11000篇文章分词共花费903.35秒 前12000篇文章分词共花费970.47秒 前13000篇文章分词共花费1010.61秒 前14000篇文章分词共花费1048.76秒 前15000篇文章分词共花费1100.81秒 前16000篇文章分词共花费1154.80秒 前17000篇文章分词共花费1207.07秒 前18000篇文章分词共花费1256.73秒 前19000篇文章分词共花费1374.76秒 前20000篇文章分词共花费1493.85秒 前21000篇文章分词共花费1523.02秒 前22000篇文章分词共花费1552.69秒 前23000篇文章分词共花费1598.88秒 前24000篇文章分词共花费1644.56秒

从上面的运行结果可以看出,对24000篇文章进行分词共使用1644秒,即27分24秒。 时间充裕的读者可以自己运行试试,将分词结果保存为本地文件cutWords_list.txt,代码如下:

with open('cutWords_list.txt', 'w') as file: 
    for cutWords in cutWords_list:
        file.write(' '.join(cutWords) + '\n')

上面一段代码大概5秒左右运行完成,本文作者提供已经分词完成的文本文件。 读者节省时间可以下载,链接: https://pan.baidu.com/s/1vCBeHNR6DEGSQQDvA7yQOw 密码: j49q 下载文件是单个文本文件压缩的zip文件,文件大小为50M。 压缩的zip文件解压后的文本文件大小为118M。 载入分词文件的代码如下:

with open('cutWords_list.txt') as file:
    cutWords_list = [k.split() for k in file.readlines()]

3.word2vec模型

完成此步骤需要先安装gensim库,安装命令:pip install gensim 调用gensim.models.word2vec库中的LineSentence方法实例化行模型对象,代码如下:

from gensim.models import Word2Vec

word2vec_model = Word2Vec(cutWords_list, size=100, iter=10, min_count=20)

调用模型对象的方法时,一直提示警告信息,避免出现烦人的警告信息,代码如下:

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

调用Word2Vec模型对象的wv.most_similar方法查看与摄影含义最相近的词。 wv.most_similar方法有2个参数,第1个参数是要搜索的词,第2个关键字参数topn数据类型为正整数,是指需要列出多少个最相关的词汇,默认为10,即列出10个最相关的词汇。 wv.most_similar方法返回值的数据类型为列表,列表中的每个元素的数据类型为元组,元组有2个元素,第1个元素为相关词汇,第2个元素为相关程度,数据类型为浮点型。

word2vec_model.wv.most_similar('摄影')

上面一段代码的运行结果,如下图所示:

image.png

wv.most_similar方法使用positive和negative这2个关键字参数的简单示例。 查看女人+先生-男人的结果,代码如下:

word2vec_model.most_similar(positive=['女人', '先生'], negative=['男人'], topn=1)

上面一段代码的运行结果,如下图所示:

image.png

查看两个词的相关性,如下图所示:

image.png

保存Word2Vec模型为word2vec_model.w2v文件,代码如下:

word2vec_model.save('word2vec_model.w2v')

4.特征工程

对于每一篇文章,获取文章的每一个分词在word2vec模型的相关性向量。 然后把一篇文章的所有分词在word2vec模型中的相关性向量求和取平均数,即此篇文章在word2vec模型中的相关性向量。 实例化Word2Vec对象时,关键字参数size定义为100,则相关性矩阵都为100维。 定义getVector函数获取每个文章的词向量,传入2个参数,第1个参数是文章分词的结果,第2个参数是word2vec模型对象。 变量vector_list是通过列表推导式得出单篇文章所有分词的词向量,通过np.array方法转成ndarray对象再对每一列求平均值。 代码经过作者实验,使用numpy库计算速度最快,读者如果发现运行更快的代码写法可以留言。 每当完成1000篇文章词向量转换的时候,打印花费时间。 最终将24000篇文章的词向量赋值给变量X,即X为特征矩阵。

对比文章转换为相关性向量的3种方法花费时间。 为了节省时间,只对比前5000篇文章转换为相关性向量的花费时间。

4.1 第1种方法,用for循环常规计算

代码如下:

import numpy as np 
import time 

def getVector_v1(cutWords, word2vec_model):
    count = 0
    article_vector = np.zeros(word2vec_model.layer1_size)
    for cutWord in cutWords:
        if cutWord in word2vec_model:
            article_vector += word2vec_model[cutWord]
            count += 1
    return article_vector / count

startTime = time.time()
vector_list = []
i = 0
for cutWords in cutWords_list[:5000]:
    i += 1
    if i % 1000 ==0:
        print('前%d篇文章形成词向量花费%.2f秒' %(i, time.time()-startTime))
    vector_list.append(getVector_v1(cutWords, word2vec_model))
X = np.array(vector_list)

上面一段代码的运行结果如下:

前1000篇文章形成词向量花费21.05秒 前2000篇文章形成词向量花费41.51秒 前3000篇文章形成词向量花费92.37秒 前4000篇文章形成词向量花费140.78秒 前5000篇文章形成词向量花费181.00秒

4.2 第2种方法,用pandas的mean方法计算

代码如下:

import time 
import pandas as pd 

def getVector_v2(cutWords, word2vec_model):
    vector_list = [word2vec_model[k] for k in cutWords if k in word2vec_model]
    vector_df = pd.DataFrame(vector_list)
    cutWord_vector = vector_df.mean(axis=0).values
    return cutWord_vector

startTime = time.time()
vector_list = []
i = 0
for cutWords in cutWords_list[:5000]:
    i += 1
    if i % 1000 ==0:
        print('前%d篇文章形成词向量花费%.2f秒' %(i, time.time()-startTime))
    vector_list.append(getVector_v2(cutWords, word2vec_model))
X = np.array(vector_list)

上面一段代码的运行结果如下:

前1000篇文章形成词向量花费42.44秒 前2000篇文章形成词向量花费83.17秒 前3000篇文章形成词向量花费180.70秒 前4000篇文章形成词向量花费272.86秒 前5000篇文章形成词向量花费349.57秒

4.3 第3种方法,用numpy的mean方法计算

代码如下:

def getVector_v3(cutWords, word2vec_model):
    vector_list = [word2vec_model[k] for k in cutWords if k in word2vec_model]
    cutWord_vector = np.array(vector_list).mean(axis=0)
    return cutWord_vector

startTime = time.time()
vector_list = []
i = 0
for cutWords in cutWords_list:
    i += 1
    if i % 1000 ==0:
        print('前%d篇文章形成词向量花费%.2f秒' %(i, time.time()-startTime))
    vector_list.append(getVector_v3(cutWords, word2vec_model))
X = np.array(vector_list)

上面一段代码的运行时间如下:

前1000篇文章形成词向量花费15.50秒 前2000篇文章形成词向量花费30.63秒 前3000篇文章形成词向量花费68.17秒 前4000篇文章形成词向量花费103.79秒 前5000篇文章形成词向量花费133.46秒 前6000篇文章形成词向量花费164.61秒 前7000篇文章形成词向量花费172.98秒 前8000篇文章形成词向量花费181.54秒 前9000篇文章形成词向量花费195.56秒 前10000篇文章形成词向量花费208.95秒 前11000篇文章形成词向量花费223.78秒 前12000篇文章形成词向量花费240.10秒 前13000篇文章形成词向量花费249.37秒 前14000篇文章形成词向量花费258.24秒 前15000篇文章形成词向量花费270.88秒 前16000篇文章形成词向量花费284.11秒 前17000篇文章形成词向量花费297.26秒 前18000篇文章形成词向量花费309.80秒 前19000篇文章形成词向量花费336.87秒 前20000篇文章形成词向量花费364.37秒 前21000篇文章形成词向量花费370.69秒 前22000篇文章形成词向量花费377.07秒 前23000篇文章形成词向量花费386.88秒 前24000篇文章形成词向量花费396.64秒

因为形成特征矩阵的花费时间较长,为了避免以后重复花费时间,把特征矩阵保存为文件。 使用ndarray对象的dump方法,需要1个参数,数据类型为字符串,为保存文件的文件名,代码如下:

X.dump('articles_vector.txt')

文章向量文件,即特征矩阵文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1tYwZHIdu4GfU3xoMbjYYPQ 密码: y66i 加载此文件中的内容赋值给变量X,代码如下:

X = np.load('articles_vector.txt')

5.模型训练、模型评估

5.1 标签编码

调用sklearn.preprocessing库的LabelEncoder方法对文章分类标签编码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

train_df = pd.read_csv('sohu_train.txt', sep='\t', header=None)
train_df.columns = ['分类', '文章']
labelEncoder = LabelEncoder()
y = labelEncoder.fit_transform(train_df['分类'])

5.2 逻辑回归模型

调用sklearn.linear_model库的LogisticRegression方法实例化模型对象。 调用sklearn.model_selection库的train_test_split方法划分训练集和测试集。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
logistic_model = LogisticRegression()
logistic_model.fit(train_X, train_y)
logistic_model.score(test_X, test_y)

上面一段代码的运行结果如下:

0.7825

5.3 保存模型

调用sklearn.externals库中的joblib方法保存模型为logistic.model文件。 模型持久化官方文档示例:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/model_persistence.html

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(logistic_model, 'logistic.model')

模型文件logistic.model下载链接: https://pan.baidu.com/s/1N6oowCjjYPyQ7Z0fg9O4dQ 密码: r2xx 加载模型代码如下:

from sklearn.externals import joblib

logistic_model = joblib.load('logistic.model')

5.4 交叉验证

交叉验证的结果更具有说服力。 调用sklearn.model_selection库的ShuffleSplit方法实例化交叉验证对象。 调用sklearn.model_selection库的cross_val_score方法获得交叉验证每一次的得分。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.model_selection import cross_val_score

cv_split = ShuffleSplit(n_splits=5, train_size=0.7, test_size=0.2)
logistic_model = LogisticRegression()
score_ndarray = cross_val_score(logistic_model, X, y, cv=cv_split)
print(score_ndarray)
print(score_ndarray.mean())

上面一段代码的运行结果如下:

[0.78604167 0.78895833 0.78 0.78375 0.785625 ] 0.784875

6.模型测试

调用sklearn.externals库的joblib对象的load方法加载模型赋值给变量logistic_model。 调用pandas库read_csv方法读取测试集数据。 调用DataFrame对象的groupby方法对每个分类分组,从而每种文章类别的分类准确性。 调用自定义的getVector方法将文章转换为相关性向量。 自定义getVectorMatrix方法获得测试集的特征矩阵。 调用StandardScaler对象的transform方法将预测标签做标签编码,从而获得预测目标值。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

def getVectorMatrix(article_series):
    return np.array([getVector_v3(k, word2vec_model) for k in article_series])
    
logistic_model = joblib.load('logistic.model')
test_df = pd.read_csv('sohu_test.txt', sep='\t', header=None)
test_df.columns = ['分类', '文章']
for name, group in test_df.groupby('分类'):
    featureMatrix = getVectorMatrix(group['文章'])
    target = labelEncoder.transform(group['分类'])
    print(name, logistic_model.score(featureMatrix, target))

上面一段代码的运行结果如下:

体育 0.915 健康 0.811 女人 0.391 娱乐 0.061 房地产 0.53 教育 0.865 文化 0.805 新闻 0.036 旅游 0.766 汽车 0.693 科技 0.21 财经 0.077

7.结论

word2vec模型应用的第1个小型项目,训练集数据共有24000条,测试集数据共有12000条。 经过交叉验证,模型平均得分为0.78左右。 测试集的验证效果中,体育、教育、健康、文化、旅游、汽车、娱乐这7个分类得分较高,即容易被正确分类。 女人、娱乐、新闻、科技、财经这5个分类得分较低,即难以被正确分类。

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原始发表:2018.09.01 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1.数据准备
  • 2.分词
  • 3.word2vec模型
  • 4.特征工程
    • 4.1 第1种方法,用for循环常规计算
      • 4.2 第2种方法,用pandas的mean方法计算
        • 4.3 第3种方法,用numpy的mean方法计算
        • 5.模型训练、模型评估
          • 5.1 标签编码
            • 5.2 逻辑回归模型
            • 5.3 保存模型
              • 5.4 交叉验证
              • 6.模型测试
              • 7.结论
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