main
/
TDA
7
0
Форкнуть 0
Код Задачи Запросы на слияние Пакеты Проекты Релизы Вики Активность
Вы не можете выбрать более 25 тем Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
Ветки Теги
${ item.name }
Создать тег ${ searchTerm }
Создать ветку ${ searchTerm }
из '54645e3fc4'
${ noResults }
TDA/labs/OATD_LR2_metod.ipynb

21 KiB
Исходник Вина История Escape

Методические указания к лабораторной работе №2

В данной работе мы продолжаем работать с библиотекой scikit-learn (http://scikit-learn.org), и хотим выяснить ее возможности при работе с текстовыми документами.

Ниже приведены новые модули, которые будут использованы в данной работе:

Для проведения стемминга предлагается использовать библиотеку NLTK и стеммер Портера  

Импорт библиотек

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer 
import numpy as np

Загрузка выборки

Выборка 20 news groups представляет собой сообщения, котороые состоят из заголовка (header), основной части, подписи или сноски (footer), а также могут содержать в себе цитирование предыдущего сообщения (quotes). Модуль fetch_20newsgroups позволяет выбирать интересующие тематики и удалять ненужные части сообщений. Для того чтобы выбрать сообщения по интересующим тематикам, необходимо передать список тематик в параметр categories.

Для того чтобы удалить ненужные части сообщений, нужно передать их в параметр remove. Кроме того, важным параметром fetch_20newsgroups является subset - тип выборки – обучающая или тестовая.

Выберем сообщения по тематикам Атеизм и Компьютерная графика, а также укажем, что нас не интересуют заголовки, цитаты и подписи:

categories = ['alt.atheism', 'comp.graphics'] 
remove = ('headers', 'footers', 'quotes')
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', shuffle=True, random_state=42, categories = categories, remove = remove )
twenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test', shuffle=True, random_state=42, categories = categories, remove = remove )

Возвращаемый набор данных — это scikit-learn совокупность: одномерный контейнер с полями, которые могут интерпретироваться как признаки объекта (object attributes). Например, target_names содержит список названий запрошенных категорий, target - тематику сообщения, а data – непосредственно текст сообщения:

print (twenty_train.data[2])
Does anyone know of any good shareware animation or paint software for an SGI
 machine?  I've exhausted everyplace on the net I can find and still don't hava
 a nice piece of software.

Thanks alot!

Chad

Векторизация

Чтобы использовать машинное обучение на текстовых документах, первым делом, нужно перевести текстовое содержимое в числовой вектор признаков. Предобработка текста, токенизация и отбрасывание стоп-слов включены в состав модуля CountVectorizer, который позволяет создать словарь характерных признаков и перевести документы в векторы признаков. Создадим объект-векторизатор vect со следующими параметрами:

  • max_features = 10000 - количество наиболее частотных терминов, из которых будет состоять словарь. По умолчанию используются все слова.
  • stop_words = 'english' – на данный момент модулем поддерживается отсечение английских стоп-слов. Кроме того, здесь можно указать список стоп-слов вручную. Если параметр не указывать, будут использованы все термины словаря.
vect = CountVectorizer(max_features = 10000, stop_words = 'english')

Также, в работе может потребоваться настройка следующих параметров:

  • max_df - float в диапазоне [0.0, 1.0] или int, по умолчанию = 1.0. При построении словаря игнорирует термины, частота которых в документе строго превышает заданный порог (стоп-слова для конкретного корпуса). Если float, параметр обозначает долю документов, если целое число – то абсолютное значение.
  • min_df - float в диапазоне [0.0, 1.0] или int, по умолчанию = 1.0. При построении словаря игнорируйте термины, частота которых в документе строго ниже заданного порога. В литературе это значение также называется порогом. Если float, параметр обозначает долю документов, если целое число – то абсолютное значение.

После того как объект-векторизатор создан, необходимо создать словарь характерных признаков с помощью метода fit() и перевести документы в векторы признаков c помощью метода transform(), подав на него обучающую выборку:

vect.fit(twenty_train.data)

train_data = vect.transform(twenty_train.data)
test_data = vect.transform(twenty_test.data)

Также, можно отметить что эти два действия могут быть объединены одним методом fit_transform(). Однако, в этом случае нужно учесть, что для перевода тестовой выборки в вектор признаков, по-прежнему нужно использовать метод transform():

train_data = vect.fit_transform(twenty_train.data)
test_data = vect.transform(twenty_test.data)

Если для тестовых данных также воспользоваться методом fit_transform(), это приведет к перестроению словаря признаков и неправильным результатам классификации.

Следующий блок кода позволит вывести первые 10 терминов, упорядоченных по частоте встречаемости:

x = list(zip(vect.get_feature_names_out(), np.ravel(train_data.sum(axis=0))))
def SortbyTF(inputStr):
    return inputStr[1]
x.sort(key=SortbyTF, reverse = True)
print (x[:10])
[('image', 489), ('don', 417), ('graphics', 410), ('god', 409), ('people', 384), ('does', 364), ('edu', 349), ('like', 329), ('just', 327), ('know', 319)]

Если для каждого класса по-отдельности получить подобные списки наиболее частотных слов, то можно оценить пересекаемость терминов двух классов, например, с помощью меры сходства Жаккара. Ниже приведена функция, которая на вход принимает два списка слов и возвращает значение коэффициента Жаккара:

def jaccard_similarity(list1, list2):
    intersection = len(list(set(list1).intersection(list2)))
    union = (len(set(list1)) + len(set(list2))) - intersection
    return float(intersection) / union

Стемминг

Существует целый ряд алгоритмов стемминга. В работе предлагается использовать алгоритм Портера, реализация которого приведена в библиотеке nltk Для проведения стемминга нужно создать объект PorterStemmer(). Стеммер работает таким образом: у созданного объекта PorterStemmer есть метод stem, производящий стемминга. Таким образом, необходимо каждую из частей выборки (обучающую и тестовую) разбить на отдельные документы, затем, проходя в цикле по каждому слову в документе, произвести стемминг и объединить эти слова в новый документ.

from nltk.stem import *
from nltk import word_tokenize

porter_stemmer = PorterStemmer()
stem_train = []
for text in twenty_train.data:
    nltk_tokens = word_tokenize(text)
    line = ''
    for word in nltk_tokens:
        line += ' ' + porter_stemmer.stem(word)
    stem_train.append(line)
print (stem_train[0])
 i 'll take a wild guess and say freedom is object valuabl . i base thi on the assumpt that if everyon in the world were depriv utterli of their freedom ( so that their everi act wa contrari to their volit ) , almost all would want to complain . therefor i take it that to assert or believ that `` freedom is not veri valuabl '' , when almost everyon can see that it is , is everi bit as absurd as to assert `` it is not rain '' on a raini day . i take thi to be a candid for an object valu , and it it is a necessari condit for object moral that object valu such as thi exist .

TF- и TF-IDF взвешивание

CountVectorizer позволяет лишь определять частоту встречаемости термина во всей выборке, но такой подход к выявлению информативных терминов не всегда дает качественный результат. На практике используют более продвинутые способы, наибольшее распространение из которых получили TF- и TF-IDF взвешивания. Воспользуемся методом fit() класса TfidfTransformer(), который переводит матрицу частот встречаемости в TF- и TF-IDF веса.

tfidf = TfidfTransformer(use_idf = True).fit(train_data)
train_data_tfidf = tfidf.transform(train_data)

Отметим, что в метод fit() нужно передавать не исходные текстовые данные, а вектор слов и их частот, полученный с помощью метода transform() класса CountVectorizer. Для того, чтобы получить tf-idf значения, необходимо установить параметр use_idf = True, в противном случае на выходе мы получим значения tf

Классификация

После того как мы провели векторизацию текста, обучение модели и классификация для текстовых данных выглядит абсолютно идентично классификации объектов в первой лабораторной работе.

Задача обучения модели заключается не только в выборе подходящих данных обучающей выборки, способных качественно охарактеризовать объекты, но и в настройке многочисленных параметров метода классификации, предварительной обработке данных и т.д. Рассмотрим, какие возможности предлагаются в библиотеке scikit-learn для автоматизации и упрощения данной задачи.

Pipeline

Чтобы с цепочкой vectorizer => transformer => classifier было проще работать, в scikit-learn есть класс Pipeline (конвейер), который функционирует как составной (конвейерный) классификатор.

from sklearn.pipeline import Pipeline

Промежуточными шагами конвейера должны быть преобразования, то есть должны выполняться методы fit() и transform(), а последний шаг – только fit(). При этом, pipeline позволяет устанавливать различные параметры на каждом своем шаге. Таким образом, проделанные нами действия по векторизации данных, взвешиванию с помощью TF-IDF и классификации методом К-БС с использованием pipeline будут выглядеть следующим образом:

text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer(max_features= 1000, stop_words = 'english')),
                    ('tfidf', TfidfTransformer(use_idf = True)),
                    ('clf', KNeighborsClassifier (n_neighbors=1)),])

Названия vect, tfidf и clf выбраны нами произвольно. Мы рассмотрим их использование в следующей лабораторной работе. Теперь обучим модель с помощью всего 1 команды:

text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)

И проведем классификацию на тестовой выборке:

prediction = text_clf.predict(twenty_test.data)