概述
从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.
数据介绍
该数据是家庭暴力的一份司法数据.分为 4 个不同类别: 报警人被老公打，报警人被老婆打，报警人被儿子打，报警人被女儿打. 今天我们就要运用我们前几次学到的知识, 来实现一个 NLP 分类问题.
词频统计
CountVectorizer是一个文本特征提取的方法. 可以帮助我们计算每种词汇在该训练文本中出现的频率, 以获得词频矩阵.
格式:
vec = CountVectorizer(
analyzer="word",
max_features=4000
)
参数:
analyzer: 对语料进行 “word” 或 “char” 分析
max_features: 最大关键词集 方法列表 作用fit()拟合transform()返回词频统计矩阵
朴素贝叶斯
MultinomialNB多项式朴素贝叶斯, 是一种非常常见的分类方法.
公式:
P(B|A) = P(B)*P(A|B)/P(A)
例子:
假设北京冬天堵车的概率是 80% P(B) = 0.8
假设北京冬天下雪的概率是 10% P(A) = 0.1
如果某一天堵车，下雪的概率是 10%, P(A|B) = 0.1
我们就可以得到P(B|A)= P(B)堵车的概率0.8 * P(A|B)，如果某一天堵车，下雪的概率 0.1
除以P(A) 下雪的概率 = 0.1，等到0.8
也就是说如果北京冬天某一天下雪，那么有80%可能性当天会堵车
代码实现
预处理
import random
import jieba
import pandas as pd
def load_data():
"""
加载数据, 进行基本转换
:return: 老公, 老婆, 儿子, 女儿 (家暴数据)
"""
# 加载停用词
stopwords = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'],
encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].values
print(stopwords, len(stopwords))
# 加载语料
laogong_df = pd.read_csv("data/beilaogongda.csv", encoding="utf-8", sep=",")
laopo_df = pd.read_csv("data/beilaopoda.csv", encoding="utf-8", sep=",")
erzi_df = pd.read_csv("data/beierzida.csv", encoding="utf-8", sep=",")
nver_df = pd.read_csv("data/beinverda.csv", encoding="utf-8", sep=",")
# 去除nan
laogong_df.dropna(inplace=True)
laopo_df.dropna(inplace=True)
erzi_df.dropna(inplace=True)
nver_df.dropna(inplace=True)
# 转换
laogong = laogong_df.segment.values.tolist()
laopo = laopo_df.segment.values.tolist()
erzi = erzi_df.segment.values.tolist()
nver = nver_df.segment.values.tolist()
# 调试输出
print(laogong[:5])
print(laopo[:5])
print(erzi[:5])
print(nver[:5])
return laogong, laopo, erzi, nver, stopwords
def pre_process_data(content_lines, category, stop_words):
"""
数据预处理
:param content_lines: 语料
:param category: 分类
:param stop_words: 停用词
:return: 预处理完的数据
"""
# 存放结果
sentences = []
# 遍历
for line in content_lines:
try:
segs = jieba.lcut(line)
segs = [v for v in segs if not str(v).isdigit()] # 去除数字
segs = list(filter(lambda x: x.strip(), segs)) # 去除左右空格
segs = list(filter(lambda x: len(x) > 1, segs)) # 长度为1的字符
segs = list(filter(lambda x: x not in stop_words, segs)) # 去除停用词
result = (" ".join(segs), category) # 空格拼接
sentences.append(result)
except Exception:
# 打印错误行
print(line)
continue
return sentences
def pre_process():
"""
数据预处理主函数
:return: 返回预处理好的语料 (分词 + 标注)
"""
# 读取数据
laogong, laopo, erzi, nver, stop_words = load_data()
# 预处理
laogong = pre_process_data(laogong, 0, stop_words)
laopo = pre_process_data(laopo, 1, stop_words)
erzi = pre_process_data(erzi, 2, stop_words)
nver = pre_process_data(nver, 3, stop_words)
# 调试输出
print(laogong[:2])
print(laopo[:2])
print(erzi[:2])
print(nver[:2])
# 拼接
result = laogong + laopo + erzi + nver
return result
if __name__ == '__main__':
pre_process()
主函数
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from pre_peocessing import pre_process
def main(sentences):
"""主函数"""
# 实例化
vec = CountVectorizer(
analyzer="word",
max_features=4000
)
# 取出语料和标签
x, y = zip(*sentences)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)
# 转换为词袋模型
vec.fit(X_train)
print(vec.get_feature_names())
# 实例化朴素贝叶斯
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vec.transform(X_train), y_train)
# 预测
y_predit = classifier.predict(vec.transform(X_test))
# print(y_predit)
# print(y_test)
# 计算准确率
score = classifier.score(vec.transform(X_test), y_test)
print(score)
if __name__ == '__main__':
data = pre_process()
main(data)
输出结果:
['!' '"' '#' ... '450' '22549' '22544'] 2627
['报警人被老公打，请民警到场处理。', '看到上址女子被老公打 持刀 需要救护 （已通知120，如民警到场不需要，请致电120或110）请民警带好必要的防护设备，并且注意自身安全。', '报警人被老公打，醉酒持刀，（请民警携带必要个人防护装备到场处理，并注意自身安全。）', '报警人被老公打，对方人在，无需救护，请民警到场处理。', '报警人称 被老公打 1人伤 无需120 请民警到场处理。']
['报警人称被妻子打，未持械，人伤，无需120，妻子在场，请民警注意自身安全，请民警到场处理。', '家暴，称被其老婆打了，无持械，1人伤无需救护，请民警到场处理。', '报警人被老婆打，持械，无人伤，请民警到场处理，并注意自身安全。', '家庭纠纷报警人被老婆打 无需救护，请民警到场处理。', '闹离婚引发被老婆打，无持械，人无伤，请民警到场处理。']
['报警人被儿子打，无人伤，请民警到场处理。', '报警人称被儿子打 请民警到场处理。（内线：22649)', '报警人被儿子打 无人伤，无持械， 请民警携带必要防护装备并注意自身安全。', '报警人被儿子打，请民警到场处理', '报警人称被儿子打，人轻伤（一人伤），无持械。请民警携带必要的防护设备，并注意自身安全 请民警到场处理。']
['报警人称 被女儿打,1人伤 无需120,请民警到场处理。', '报警人被女儿打，因家庭纠纷，对方离开，请民警携带必要的防护设备，并注意自身安全。', '报警人被女儿打，无持械，请民警到场处理。', '报警人称被女儿打，无持械，人无事，请民警到场处理。请携带必要的防护装备，并请注意自身安全。', '报警人称其老婆被女儿打，无持械，人未伤，请民警到场处理。']
[('报警 老公 民警 到场', 0), ('上址 老公 持刀 救护 通知 民警 到场 致电 民警 防护 设备', 0)]
[('报警 人称 妻子 持械 人伤 无需 妻子 在场 民警 民警 到场', 1), ('家暴 老婆 持械 人伤 无需 救护 民警 到场', 1)]
[('报警 儿子 无人 民警 到场', 2), ('报警 人称 儿子 民警 到场', 2)]
[('报警 人称 女儿 人伤 无需 民警 到场', 3), ('报警 女儿 家庭 纠纷 离开 民警 携带 防护 设备', 3)]
['aa67c3', 'q5', '一人', '一人伤', '一名', '一拳', '一楼', '一辆', '丈夫', '上址', '不上', '不住', '不倒翁', '不明', '不清', '不用', '不行', '不让', '不详', '不通', '不需', '东西', '中断', '中有', '中称', '丰路', '乒乓', '九亭', '九泾路', '争吵', '亚美尼亚人', '人代报', '人伤', '人借', '人头', '人手', '人无事', '人无伤', '人未伤', '人称', '人系', '代为', '代报', '休假', '伤及', '住户', '保安', '保温瓶', '做好', '催促', '催问', '儿子', '儿称', '充电器', '公交车站', '公分', '公路', '关在', '关机', '其称', '其近', '具体地址', '冲突', '几天', '凳子', '出血', '出轨', '分处', '分局', '分已', '分所处', '分钟', '刚刚', '到场', '前妻', '剪刀', '割伤', '加拿大', '区划', '医治', '医院', '十一', '卧室', '卫生局', '去过', '又称', '反打', '反锁', '发生', '受伤', '变更', '口角', '口齿不清', '后往', '告知', '咬伤', '咱不需', '啤酒瓶', '喉咙', '喊救命', '喜泰路', '喝酒', '嘴唇', '回到', '回去', '回家', '回来', '在场', '在家', '地上', '地址', '坐在', '处置', '处警', '夏梦霭', '外伤', '外国人', '外面', '多岁', '大桥', '大理石', '大碍', '夫妻', '头上', '头伤', '头晕', '头痛', '头部', '奥迪', '女儿', '妇女', '妈妈', '妹妹', '妻子', '威胁', '婚外情', '婴儿', '媳妇', '孙女', '孤老', '定位', '家中', '家庭', '家庭成员', '家庭暴力', '家暴', '家门', '对峙', '对象', '将门', '小区', '小姑', '小孩', '尾号', '居委', '居委会', '居民', '岳母', '工作', '工作人员', '工具', '工号', '已处', '市场', '并称', '座机', '开门', '异地', '弄口', '引发', '弟弟', '当事人', '得知', '必备', '怀孕', '急救车', '情况', '情况不明', '情绪', '情节', '成功', '手上', '手持', '手指', '手机', '手机号', '手痛', '手部', '手里', '打人', '打伤', '打倒', '打其', '打打', '打架', '打死', '打电话', '打破', '打耳光', '打请', '扫帚', '抓伤', '报称', '报警', '担子', '拖鞋', '拦不住', '拿出', '拿到', '拿尺', '拿长', '拿鞋', '持刀', '持械', '持续', '持饭', '掐着', '接电话', '控制', '措施', '携带', '放下', '放到', '救命', '救护', '救护车', '无人', '无碍', '无需', '早上', '昨天', '暂时', '有伤', '有刀', '木棍', '杀人', '村里', '来电', '杯子', '松江', '桌上', '梅陇', '棍子', '棒头', '椅子', '楼上', '榔头', '此警', '武器', '武器装备', '残疾人', '母亲', '母子', '毛巾', '民警', '水壶', '水果刀', '求助', '沈杨', '没事', '沪牌', '注意安全', '活动室', '派出所', '流血', '浦东', '激动', '烟缸', '烧纸', '照片', '爬不起来', '父亲', '父女', '牙齿', '物业公司', '物品', '玩具', '现人', '现刀', '现场', '现称', '现要', '现跑', '玻璃', '瓶子', '用具', '用脚', '电告', '电线', '电视机', '电话', '疑似', '疾病', '白色', '皮带', '盒子', '相关', '看不见', '眼睛', '矛盾', '砍刀', '砸坏', '确认', '离去', '离婚', '离开', '离异', '称其', '称属', '称有', '称现', '称要', '稍后', '窗口', '竹棍', '等候', '等同', '筷子', '精神', '精神病', '纠纷', '经济纠纷', '翟路', '翟路纪', '老人', '老伯伯', '老伴', '老公', '老北', '老大爷', '老太', '老太太', '老头', '老婆', '老年', '联系电话', '肋骨', '肯德基', '脖子', '脸盆', '自动', '自残', '自称', '自行', '致电', '英语翻译', '菜刀', '虐待', '螺丝刀', '衣服', '衣架', '补充', '装备', '装机', '西门', '解释', '警卫室', '警察', '设备', '询问', '该户', '赌博', '走后', '赶出来', '起因', '路人报', '路边', '路近', '身上', '转接', '轻伤', '轻微伤', '轿车', '辛耕路', '过场', '过警', '过顾', '还称', '进屋', '追其', '逃出来', '逃逸', '通知', '通话', '邻居', '酒瓶', '醉酒', '钥桥', '铁棍', '铁质', '锁事', '锅铲', '锤子', '门卫', '门卫室', '门口', '门外', '门岗', '闵行', '防护', '阿姨', '陈路', '隔壁', '鞋子', '韩国', '项链', '验伤', '骨折', '黑色', '鼻子', '龙州', '龙舟']
C:\Users\Windows\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\image.py:167: DeprecationWarning: `np.int` is a deprecated alias for the builtin `int`. To silence this warning, use `int` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing `np.int`, you may wish to use e.g. `np.int64` or `np.int32` to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information.
Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations
dtype=np.int):
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\Windows\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.922 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
1.0
Process finished with exit code 0
准确率基本为 100%. 妈妈再也不同担心我被家暴啦!
以上就是Python机器学习NLP自然语言处理基本操作家暴归类的详细内容，更多关于NLP自然语言处理的资料请关注脚本之家其它相关文章！