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面向程序员的数据挖掘指南7:朴素贝叶斯和文本数据

非结构化文本的分类算法

在前几个章节中,我们学习了如何使用人们对物品的评价(五星、顶和踩)来进行推荐;还使用了他们的隐式评价——买过什么,点击过什么;我们利用特征来进行分类,如身高、体重、对法案的投票等。这些数据有一个共性——能用表格来展现:

举个例子,我们想从推特信息中获取用户对各种电影的评价:

我在逛超市时看到一种叫Chobani的酸奶,名字挺有趣的,但真的好吃吗?于是我掏出iPhone,谷歌了一把,看到一篇名为“女人不能只吃面包”的博客:

无糖酸奶品评

你喝过Chobani酸奶吗?如果没有,就赶紧拿起钥匙出门去买吧!虽然它是脱脂原味的,但喝起来和酸奶的口感很像,致使我每次喝都有负罪感,因为这分明就是在喝全脂酸奶啊!原味的感觉很酸很够味,你也可以尝试一下蜂蜜口味的。我承认,虽然我在减肥期间不该吃蜂蜜的,但如果我有一天心情很糟想吃甜食,我就会在原味酸奶里舀一勺蜂蜜,太值得了!至于那些水果味的,应该都有糖分在里面,但其实酸奶本身就已经很美味了,水果只是点缀。如果你家附近没有Chobani,也可以试试Fage,同样好吃。

虽然需要花上一美元不到,而且还会增加20卡路里,但还是很值得的,毕竟我已经一下午没吃东西了!?>

这是一篇正面评价吗?从第二句就可以看出,作者非常鼓励我去买。她还用了“够味”、“美味”等词汇,这些都是正面的评价。所以,让我先去吃会儿……

自动判别文本中的感情色彩

约翰,这条推文应该是称赞地心引力的!

假设我们要构建一个自动判别文本感情色彩的系统,它有什么作用呢?比如说有家公司是售卖健康检测设备的,他们想要知道人们对这款产品的反响如何。他们投放了很多广告,顾客是喜欢(我好想买一台)还是讨厌(看起来很糟糕)呢?再比如苹果公司召开了一次新闻发布会,讨论iPhone现有的问题,结果是正面的还是负面的呢?一位参议会议员对某个法案做了一次公开演讲,那些政治评论家的反应如何?看来这个系统还是有些作用的。

那要怎样构建一套这样的系统呢?

假设我要从文本中区分顾客对某些食品的喜好,可能就会列出一些表达喜欢的词语,以及表达厌恶的词:

  • 表达喜欢的词:美味、好吃、不错、喜欢、可口
  • 表达厌恶的词:糟糕、难吃、不好、讨厌、恶心

比如我们想知道某篇评论对Chobani酸奶的评价是正面的还是负面的,我们可以去统计评论中表达喜欢和厌恶的词的数量,看哪种类型出现的频率高。这种方法也可以应用到其他分类中,比如判断某个人是否支持堕胎,如果他的言论中经常出现“未出生的小孩”,那他很可能是反堕胎的;如果言论中出现“胎儿”这个词比较多,那有可能是支持堕胎的。其实,用词语出现的数量来进行分类还是很容易想到的。

我们可以使用朴素贝叶斯算法来进行分类,而不是一般的计数。先来回忆一下公式:

我们的训练集是一组文本,又称为语料库。每个文本(即每条记录)是一则140字左右的推文,并被标记为喜欢和讨厌两类。P(h)表示的就是喜欢和讨厌出现的概率。我们的训练集中有1000条记录,喜欢和讨厌各有500条,因此它们的概率是:

  • P(喜欢) = 0.5
  • P(讨厌) = 0.5

当我们使用已经标记好分类的数据集进行训练时,这种类型的机器学习称为“监督式学习”。文本分类就是监督式学习的一种。

如果训练集没有标好分类,那就称为“非监督式学习”,聚类就是一种非监督式学习,我们将在下一章讲解。

还有一些算法结合了监督式和非监督式,通常是在初始化阶段使用分类好的数据,之后再使用未分类的数据进行学习。

让我们回到上面的公式,首先来看P(D|h)要如何计算——在正面评价中,单词D出现的概率。比如说“Puts the Thrill back in Trhiller”这句话,我们可以统计所有表达“喜欢”的文章中第一个单词是“Puts”的概率,第二个单词是“the”的概率,以此类推。接着我们再计算表达“讨厌”的文章中第一个单词是“Puts”的概率,第二个单词是“the”的概率等等。

谷歌曾统计过英语中大约有一百万的词汇,如果一条推文中有14个单词,那我们就需要计算1,000,00014个概率了,显然是不现实的。

的确,这种方法并不可行。我们可以简化一下,不考虑文本中单词的顺序,仅统计表达“喜欢”的文章中某个单词出现的概率。以下是统计方法。

训练阶段

首先,我们统计所有文本中一共出现了多少个不同的单词,记作“|Vocabulary|”(总词汇表)。对于每个单词wk,我们将计算P(wk|hi),每个hi(喜欢和讨厌两种)的计算步骤如下:

将该分类下的所有文章合并到一起;

统计每个单词出现的数量,记为n;

对于总词汇表中的单词wk,统计他们在本类文章中出现的次数nk:

最后应用下方的公式:

使用朴素贝叶斯进行分类

分类阶段比较简单,直接应用贝叶斯公式就可以了,让我们试试吧!

通过训练,我们得到以下概率结果:

I am stunned by the hype over gravity.

我们需要计算的是下面两个概率,并选取较高的结果:

提示 结果中的6.22E-22是科学计数法,等价于6.22×10-22。

哇,这个概率也太小了吧!

是的,如果文本中有100个单词,那乘出来的概率就会更小。

但是Python不能处理那么小的小数,最后都会变成零的。

没错,因此我们要用对数来算——将每个概率的对数相加!

假设一个包含100字的文本中,每个单词的概率是0.0001,那么计算结果是:

如果我们用对数相加来运算的话:

提示

  • bn = x 可以转换为 logbx =
  • log10(ab) = log10(a) + log10(b)

新闻组语料库

我们下面要处理的数据集是新闻,这些新闻可以分为不同的新闻组,我们会构造一个分类器来判断某则新闻是属于哪个新闻组的:

这些数据集都来自 http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ (我们使用的是20news-bydate数据集),你也可以从 这里 获得。这个数据集包含18,846个文档,并将训练集(60%)和测试集放在了不同的目录中,每个子目录都是一个新闻组,目录中的文件即新闻文本。

把不要的东西丢掉!

比如我们要对下面这篇新闻做分类:

如果我们将英语中最常用的200个单词剔除掉,这篇新闻就成了这样:

  1. 能够减少需要处理的数据量;
  2. 这些词的存在会对分类效果产生负面影响。

常用词和停词

虽然像the、a这种单词的确没有意义,但有些常用词如work、write、school等在某些场合下还是有作用的,如果将他们也列进停词表里可能会有问题。

年轻人,那些常用词是不能随便丢弃的!

因此在定制停词表时还是需要做些考虑的。比如要判别阿拉伯语文档是在哪个地区书写的,可以只看文章中最常出现的词(和上面的方式相反)。如果你有兴趣,可以到我的 个人网站 上看看这篇论文。而在分析聊天记录时,强奸犯会使用更多I、me、you这样的词汇,如果在分析前将这些单词去除了,效果就会变差。

编写Python代码

首先让我们实现朴素贝叶斯分类器的训练部分。训练集的格式是这样的:

  • 读取停词列表;
  • 获取训练集中各目录(分类)的名称;
  • 对于各个分类,调用train方法,统计单词出现的次数;

计算下面的公式:

训练结果存储在一个名为prop的字典里,字典的键是分类,值是另一个字典——键是单词,值是概率。

训练阶段的另一个产物是分类列表:

请尝试编写一个分类器,达成以下效果:

在不使用停词列表的情况下,这个分类器的效果是:

那让我们来测试一下吧!

请自行到网络上查找一些停词列表,并填写以下表格:

朴素贝叶斯与情感分析

情感分析的目的是判断作者的态度或意见:

情感分析的例子之一是判断一篇评论是正面的还是反面的,我们可以用朴素贝叶斯算法来实现。我们可以用Pang&Lee 2004的影评数据来测试,这份数据集包含1000个正面和1000个负面的评价,以下是一些示例:

本月第二部连环杀人犯电影实在太糟糕了!虽然开头的故事情节和场景布置还可以,但后面就……

当我听说罗密欧与朱丽叶又出了一部改编电影后,心想莎士比亚的经典又要被糟蹋了。不过我错了,Baz Luhrman导演的水平还是高的……

你可以从 http://www.cs.cornell.edu/People/pabo/movie-review-data/ 上下载这个数据集,并整理成以下形式:

动手实践

你可以为上文的朴素贝叶斯分类器增加十折交叉验证的逻辑吗?它的输出结果应该是如下形式:

再次声明:只看不练是不行的,就好比你不可能通过阅读乐谱就学会弹奏钢琴。

解答

这是我得到的结果:

最后奉上代码链接>>>

译者:jizhang
英文原文:http://guidetodatamining.com/chapter-7/
文章出处:https://github.com/jizhang/guidetodatamining/blob/master/chapter-7.md

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