NLP | 论文摘要文本分类

基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛
2023 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台

环境需求：Anaconda-JupyterNotebook，或者百度AIStudio

赛题解析：

【文本二分类任务】根据论文摘要等信息理解，将论文划分为0-1两类别之一。
【文本关键词识别任务】从给定的论文中识别和提取出与论文内容相关的关键词。

数据样例：title、author、Abstract、Keywords、[label] 0-1

一键运行的时候先把csv删了（是运行结果）

安装nltk【更换镜像源避免安装出错】

!pip install nltk -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

# 导入pandas用于读取表格数据
import pandas as pd

# 导入BOW（词袋模型）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#可以替换为TfidfVectorizer（TF-IDF（词频-逆文档频率））
#注意上下文要同时修改，亲测后者效果更佳

# 导入LogisticRegression回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 过滤警告消息
from warnings import simplefilter
from sklearn.exceptions import ConvergenceWarning
simplefilter("ignore", category=ConvergenceWarning)


# 读取数据集
train = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data231041/train.csv')
train['title'] = train['title'].fillna('')
train['abstract'] = train['abstract'].fillna('')

test = pd.read_csv('/home/aistudio/data/data231041/testB.csv')
test['title'] = test['title'].fillna('')
test['abstract'] = test['abstract'].fillna('')


# 提取文本特征，生成训练集与测试集
train['text'] = train['title'].fillna('') + ' ' +  train['author'].fillna('') + ' ' + train['abstract'].fillna('')+ ' ' + train['Keywords'].fillna('')
test['text'] = test['title'].fillna('') + ' ' +  test['author'].fillna('') + ' ' + test['abstract'].fillna('')

vector = CountVectorizer().fit(train['text'])
train_vector = vector.transform(train['text'])
test_vector = vector.transform(test['text'])


# 引入模型
model = LogisticRegression()

# 开始训练，这里可以考虑修改默认的batch_size与epoch来取得更好的效果
model.fit(train_vector, train['label'])

# 利用模型对测试集label标签进行预测
test['label'] = model.predict(test_vector)
test['Keywords'] = test['title'].fillna('')
test[['uuid','Keywords','label']].to_csv('submit_task1.csv', index=None)

ndarray.finall()方法：填充空值

pandas数据处理常用命令_ndarray fillna_hellosc01的博客-CSDN博客

Basedline的方法：BOW词袋提取特征-LR逻辑回归-进行预测

改进方法：TF-IDF，SVM，epoches

# TfidfVectorizer（TF-IDF（词频-逆文档频率））
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 导入支持向量机分类器
from sklearn.svm import SVC

#创建SVM训练模型 
model = SVC(kernel='linear', C=1)

# 利用模型对测试集label标签进行预测
test['label'] = model.predict(test_vector)
test['Keywords'] = test['title'].fillna('')
test[['uuid','Keywords','label']].to_csv('submit_task2.csv', index=None)

by ライト

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