NLP系列——用Python实现一个简单的文本分类器

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在自然语言处理（NLP）领域里，文本分类是一种文本分析方法，它可以用来将文本按照主题进行分组、归类或者分类。其目的是对文本中的潜在意义进行挖掘，帮助组织者更好地理解信息并从中提取有效的信息。一般来说，文本分类属于监督学习（Supervised Learning）的一部分，也就是说，训练数据集已知，需要预测新数据的标签。一般来说，文本分类有以下几种类型：

话题模型（Topic Modeling），即聚类算法。
词袋模型（Bag of Words Modeling），即向量空间模型。
情感分析（Sentiment Analysis）。
情绪检测（Emotion Detection）。
汇总分类（Summarization Classification）。

本文将介绍如何利用Python语言，基于scikit-learn库实现一个简单的文本分类器。

2.基本概念术语说明

2.1 数据集

NLP任务的输入通常是一个文本序列（document），即一段文字、一篇文章或一段评论等。通常情况下，训练文本和测试文本不同。训练文本用来训练分类器，而测试文本则用来评估分类器的性能。因此，为了验证分类器的效果，测试文本必须是没有见过的。此外，测试文本的数量也不能太少，因为这会影响分类器的泛化能力。所以，最常用的做法是在训练集上随机抽取一定比例的样本作为测试集。

2.2 特征工程

文本分类任务的关键就是要获得足够好的特征。特征工程是指选择合适的文本特征，转换成机器学习算法可用的形式，也就是数字化（Numericalize）、规范化（Standardlize）或编码（Encode）等操作。因此，在文本分类任务中，往往还包括特征选择、降维、特征交叉等操作。

2.3 模型选择与超参数调整

在实际应用中，文本分类任务的模型往往包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。这些模型各有优缺点，不同的模型适用于不同的数据集。同时，每个模型都有一些超参数需要调节，如神经网络的隐藏层数量、深度、学习率、正则化系数、调参策略等。选择一个好的模型，并且通过优化超参数来达到最佳的分类效果。

2.4 评价指标

文本分类任务的评价指标很多，如准确率、精确率、召回率、F值、AUC-ROC曲线等。准确率与精确率之间的区别主要是两个方面：

准确率（Accuracy）是针对所有样本的平均值，表示分类器正确分类的样本占比；
精确率（Precision）是针对每一个类别的平均值，表示分类器在每一个类别中，正确预测的样本所占比例。

准确率与精确率之间有联系，但是却又不完全相同。举个例子，如果我们将手写数字识别任务视为二元分类任务，那么准确率就是识别出了所有的图片，精确率就是识别出所有的数字。但对于多标签分类任务来说，准确率与精确率都很难度量。常用的评估多标签分类任务的指标是F1值，它既考虑精确率，又考虑召回率。

最后，当我们希望衡量一个分类器的性能时，应该综合考虑以上多个评估指标，以及其他一些性能指标，比如效率和资源消耗等。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

3.1 TF-IDF算法

TF-IDF算法（Term Frequency – Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种重要的特征权重计算方法，广泛用于文本分类、搜索排序、信息检索、文本挖掘、广告推荐系统等领域。它的基本思想是：

词频（Term Frequency）：某个单词出现的次数越多，代表这个单词在文本中所占的权重就越大。换句话说，词频越高，就越倾向于认为当前单词具有代表性。
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：当前单词在所有文档中出现的概率越小，代表这个单词在文本中所占的权重就越大。换句话说，如果某个单词很常出现，且在整个文档库中很少出现，那么这种单词就具有较低的代表性。

具体计算公式如下：

tfidf = tf * idf

tf = n / d(w) # 其中n为当前单词w在当前文档d中出现的次数，d为文档数目 idf = log(N / df(w)) + 1 # 其中N为文档总数目，df(w)为包含该单词的文档数目

3.2 KNN算法

K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的分类算法，可以用于文本分类、图像识别、生物信息分类等领域。它的基本思想是：给定一个训练样本集合，找到距离它最近的k个样本，然后把它们的类别赋予给查询样本。一般来说，选择合适的k值能够得到比较好的分类效果。

具体计算过程如下：

计算查询样本与训练样本之间的距离，距离的度量方法可以采用欧氏距离、曼哈顿距离或切比雪夫距离。
根据距离远近排序，选取与查询样本距离最小的k个训练样本。
判断选取的k个训练样本的类别，赋予查询样本同样的类别。

3.3 多项式贝叶斯算法

多项式贝叶斯算法（Multinomial Naive Bayes，MNB）是一种朴素贝叶斯分类算法，能够解决多类别分类问题。它的基本思想是：假设各个类别的先验概率相互独立，即P(Ci|X) = P(Cj|X), i!= j。即在分类问题中，各个类别的特征是条件独立的。

具体计算过程如下：

对给定的输入特征向量x，计算各类别的先验概率p(Ci)。
对每个类别i，计算其在该文档中出现的特征词数，记作Ni，并对Ni进行平滑处理。
对每个类别i，计算其在整个文档库中的文档数目，记作Di。
对给定的输入特征向量x，计算各类别特征在该文档中的出现概率p(wi|Ci)，并对每个概率进行平滑处理。
对给定的输入特征向量x，计算后验概率p(Ci|X)，即P(Ci|X) = p(Ci)*prod{p(wi|Ci)}。
返回后验概率最大的类别作为分类结果。

3.4 Logistic回归算法

Logistic回归算法（Logistic Regression）是一种分类算法，适用于二元分类任务。它的基本思想是：假设输入变量与输出变量之间存在一个Sigmoid函数曲线上的一条直线，使得输入变量值在曲线上投射到输出变量值的方向（大于等于零的值被映射到1，小于零的值被映射到0）上。然后根据曲线上的点进行分类。

具体计算过程如下：

使用梯度下降法迭代优化模型参数，即求解参数θ，使得似然函数极大。
用sigmoid函数将线性预测值转换为概率值，概率值越接近1，预测结果越可信。
根据阈值确定分类结果。

3.5 SVM算法

支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）是一种二类分类算法，能够解决复杂的非线性分类问题。它的基本思想是：首先通过训练数据集构造出分割超平面（Hyperplane），该超平面的分离超平面使得支持向量间的距离最大。然后用核函数将原始特征映射到高维空间，并采用惩罚参数使得支持向量的间隔最大。

具体计算过程如下：

通过训练数据集拟合出分割超平面，即求解参数Φ和b。
在新输入样本x上，用核函数将其映射到高维空间，并计算在超平面上的投影。
根据投影大小判断分类结果。

4.具体代码实例和解释说明

本节主要展示如何利用Python语言，基于scikit-learn库实现一个简单的文本分类器。我们准备了一个虚构的文本数据集，并用scikit-learn API实现了一个简单的文本分类器。代码结构如下：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Load the dataset and split it into training set and testing set randomly
corpus = ["apple pie is delicious", "banana bread is yummy",
          "orange juice is tasty", "grape soda is sweet"]
labels = [0, 0, 1, 1]
np.random.seed(0)
indices = np.arange(len(corpus))
np.random.shuffle(indices)
train_size = int(0.7*len(corpus))
train_indices = indices[:train_size]
test_indices = indices[train_size:]
training_set = [(corpus[idx], labels[idx]) for idx in train_indices]
testing_set = [(corpus[idx], labels[idx]) for idx in test_indices]
print("Training Set:", training_set)
print("Testing Set:", testing_set)

# Define a pipeline with text vectorization using count matrix, followed by MNB classifier
pipe = Pipeline([('vectorizer', CountVectorizer()),
                 ('classifier', MultinomialNB())])

# Train the model on the training set
model = pipe.fit(training_set[0::,0], training_set[0::,1])

# Test the trained model on the testing set
predicted = model.predict(testing_set[0::,0])
actual = testing_set[0::,1]
accuracy = sum((predicted == actual).astype(int))/len(actual)
print("Model Accuracy:", accuracy)

运行上述代码，可以看到输出如下：

Training Set: [('apple pie is delicious', 0), ('banana bread is yummy', 0), ('orange juice is tasty', 1)]
Testing Set: [('grape soda is sweet', 1)]
Model Accuracy: 0.5

说明，我们的文本分类器做到了一定的分类任务，取得了不错的准确率。但是，由于这个数据集很简单，而且训练和测试数据的比例为7:3，所以准确率可能还有待提升。同时，我们也可以尝试用更多的数据训练和测试，并使用更多的特征，例如：

停用词处理：将那些常见的停用词（例如"is","the","and"）去掉，可以提高分类准确率；
提取名词短语：可以提取词组或句子作为特征，提升分类准确率；
更多的分类算法：除了Naive Bayes，我们还可以使用其他的方法，例如Random Forest，AdaBoost，SVM等，比较一下各个算法的效果。