NLP入门实战之——基于词频和TF-IDF，利用朴素贝叶斯机器学习方法新闻分类

基于词频和TF-IDF，利用朴素贝叶斯机器学习方法新闻文本分类(洗数据、sklearn新手练习)

本人是零基础的小白，现在从零开始学习NLP，这是学习的一些简单的笔记，如有错误请指正。
编译环境：Jupyter Notebook
Windows x64
本文数据处理主要分为两个板块：
一 是数据预处理（Data Preparation）从而获得所需要的特征（feature），如将数据层层处理（分词、停用词过滤、向量化），本文向量化内容由于使用sklearn库，放置第二板块讲解。
二 是利用模型（Modeling）解决具体的问题，本文主要采用朴素贝叶斯经典机器学习方法对文本进行分类。

一、理论基础

下面简单回顾一下理论部分（可以直接跳过到实战部分）

1.1 词频(TF)

词频（term frequency） 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。对于在某一文件里的词语$t_i$来说，它的重要性可表示为：
$${tf}_{ij}=\frac{n_{i,j}}{{\sum }_k{n}_{k,j}}$$
其中，$n_{i,j}$是该词在文件$d_j$中出现次数，而分母是文件$d_j$中所有字词出现的次数总和。

1.2 逆向文本频率（IDF）

逆向文件频率（inverse document frequency） 是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的idf，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到，个人理解为：对词频向量的改进，原因在于：词语出现的越多，并不能代表它就越重要，相反，文档中出现的越多，其实它的重要性是降低的，所以TFIDF考虑了单词的重要性而做的对词频的改进，可表示为：
$$tfidf(w)=tf(d,w)\times idf(w)$$
（1）其中 $tf(d,w)$ 代表文档d中w的词频
（2）$idf(w)=\log \frac{N}{N(w)}$，$N$代表语料库中的文档总数，$N(w)$代表词语w出现在多少个文档中，出现在文档的次数越多，$\log$值越小，故称为逆向文本频率

1.3 朴素贝叶斯（Naive Bayesian Model，NBM）

朴素贝叶斯的中心思想，在于利用各类别在训练样本中的分布以及类别中各特征元素的分布，计算后验概率，使用极大似然法判断测试样本所属,一般用于简单分类。
贝叶斯公式：
$$P(B\mid A)=\frac{P(A\mid B)P(B)}{P(A)}$$
对应分类任务则为：
$$P(类别\mid 特征)=\frac{P(特征\mid 类别)P(类别)}{P(特征)}$$




垃圾邮件分类（判别模型）举例：
$P(特征\mid 类别)$ 相当于先验概率，也就是我们已知的概率，比如垃圾邮件分类里面，我们已有的数据中正常的类别邮件里面包含“购买”一词的概率，以及垃圾类别里面包含“购买”一次的概率等，$P(类别)$ 就是正常或者垃圾邮件在数据集中的概率，这些概率都已知。
那么要判断邮件为正常还是垃圾，则要判断：

$P(正常\mid 内容)$ 与 $P(垃圾\mid 内容)$ 的大小

$$P(正常\mid 内容)=\frac{P(内容\mid 正常)P(正常)}{P(内容)}$$
$$P(垃圾\mid 内容)=\frac{P(内容\mid 垃圾)P(垃圾)}{P(内容)}$$
$P(正常)$，$P(垃圾)$ 均已知，$P(内容)$消去，剩下就是要比较$P(内容\mid 正常)$ 和$P(内容\mid 垃圾)$
$$\begin{gathered} P(内容\mid 正常) \\ =P(购买，物品，广告，产品\mid 正常) \\ =P(购买\mid 正常)P(物品\mid 正常)P(广告\mid 正常)P(产品\mid 正常) \end{gathered}$$，而这些先验概率前面都已算过，带入计算作比较大小即可。

二、数据预处理

数据预处理部分可谓是耗费了大部分的时间，参考了一些博客，但是感觉不是特别详细，其中也遇到了不少麻烦，下面一一讲解到位，非常适合小白参考。

2.1 数据下载及导入

首先下载搜狗实验室的文本数据（精简版347MB，tar.gz格式）：
下载链接


解压后，得到如下128个txt文件

文件格式如下：

对于特定格式的文本，我们一般采用正则表达式来提取所需要的信息，代码如下：

import re
import os
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
import jieba;
# 定义正则表达式
patternURL = re.compile(r'(.*?)', re.S)
patternCtt = re.compile(r'(.*?)', re.S)
contents_total = []
urls_total=[]
labels = []
# os.listdir()返回文件夹里所有文件名
file = os.listdir("C:/Users/84747/Desktop/新建文件夹/SogouCS.reduced")
for i in range(len(file)):  
    file0=file[i]
    file_path = os.path.join("C:/Users/84747/Desktop/新建文件夹/SogouCS.reduced/", file0)
# os.path.join()将路径进行拼接，从而打开每一个txt文件
    text = open(file_path, 'rb').read().decode("gbk", 'ignore')
    # 正则匹配出url和content
    urls = patternURL.findall(text)
    contents = patternCtt.findall(text)

# 得到所有contents和urls
    urls_total=urls_total + urls
    contents_total = contents_total + contents
df=pd.DataFrame({'URL':urls_total,'content':contents_total})
#将目前处理的数据用dataframe可视化一下，方便查错
df.head()  # 显示dataframe的前五行

结果如下（有空值、内容也很乱），后面一步步处理：

下面我们再将URL内容再次正则一下，提取官方的分类label：

labels=[]
for i in range(0,len(urls_total)):
    patternClass = re.compile(r'http://(.*?).sohu.com', re.S)
    labels.append(patternClass.findall(urls_total[i]))
df=pd.DataFrame({'label':labels,'URL':urls_total,'content':contents_total}).dropna()
df.head() #如果想显示最后五行可用.tail()

其中传统dataframe中dropna() 函数删空值的方法在这里并不适用，结果如下,待会会处理，我们先把label里面的格式调整一下，调整的原因：目前的label格式为list of list，为了方便后面筛选label来替换中文等后续操作，先脱去一层list：

type(labels)
# print(labels[0:100])
labels2 = []
for index in range(len(labels)):
    labels2.append(' '.join(labels[index]))  #将list of list转换为list
labels2[0:100]  
df.label.unique()

df=pd.DataFrame({'label':labels2,'URL':urls_total,'content':contents_total})
df.tail()

好了，到这里label格式已经调好了，接下来需要对label进行中文替换，所以我们需要先把各类label筛选出来，总共有以下label：

print(df.label.unique()) #将所有不重复的label显示出来

将所需要的label对应的内容进行筛选查看（替换‘career’为各个label，查看相关内容），方便人为辨识类别
代码如下：

df.loc[df['label']== 'career'].tail(20)

接下来就是替换label，通过人为的观察上述各label所对应的分类，将中文替换到下列map映射之中，最后完成label替换：

label_mapping={'sports':'体育', 'house':'房屋','it':'科技', '2008':'奥运', 'women':'女人',\
               'auto':'汽车','yule':'娱乐', 'news':'时事','learning':'教育', 'business':'财经',\
               'mil.news':'军事', 'travel':'旅游', 'health':'健康', 'cul':'文化', 'career':'职场'}
df['label'] = df['label'].map(label_mapping) #将label进行替换
df.head()

回到刚刚提到的空值问题，明明有很多空值，但isnull()查阅后仍然显示false，原因在于：pandas里空值是指NA，包括numpy的np.nan,python的None，pandas对空值进行操作可以用isnull／notnull／isna／notna／fillna／dropna等等，但是，这些操作对空字符串均无效（此处参考链接）。
空字符串即“ ”（一个或多个空格），但在excel表格里其实是看不出来，pandas也把它当成有值进行操作。
代码如下：

df.content.replace(to_replace=r'^\s*$',value=np.nan,regex=True,inplace=True)
df.head()

这样一来，就将空值转换成了NaN，从而再可以使用dropna()。

df2=df.dropna(axis=0, how='any') # 对任意含有NaN的行（axis=0）进行删除
df2.head()

再将索引重新排列一下：

df3=df2.reset_index(drop=True)
df3.head()

2.2 结巴分词及停用词过滤

此处我没有用前面的数据进行处理（毕竟有42w行数据，作为新手使用小数据集练手足够，后面可能还会发42w行的运行结果，这里采用了前辈整理好的5000行数据进行处理），格式和我之前处理得到的基本一致，不影响大家参考。
样例数据导入：

import gensim
import numpy
import pandas as pd
import jieba
#python -m pip install --user gensim  (gensim包)
#pip install jieba
df_news = pd.read_table('./val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8')
print(df_news.head())
print(df_news.shape)  #数据类型

2.2.1 结巴分词：

分词之前首先我们要将dataframe的格式转换为list才能适应jieba库，代码如下：

content = df_news.content.values.tolist()    #将datafrmae中content转化为list
content_S = []            #对content中内容进行分词
for line in content:
    current_segment = jieba.lcut(line)
    if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\r\n': #换行符
        content_S.append(current_segment)
df_content=pd.DataFrame({'content_S':content_S}) #### 将分完词的list转换为dataframe
df_content.head()

2.2.2 停用词过滤：

需要先下载好一份停用词表，网上有很多，此处提供前辈整理好的素材，很方便

topwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,sep="\t",quoting=3,names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords.head(15)

def drop_stopwords(contents,stopwords):
    contents_clean = []
    all_words = []
    for line in contents:
        line_clean = []
        for word in line:
            if word in stopwords:
                continue
            line_clean.append(word)
        contents_clean.append(line_clean)
    return contents_clean,all_words
    #print (contents_clean)
        

contents = df_content.content_S.values.tolist()    #df转换为list
stopwords = stopwords.stopword.values.tolist()     #转换为list
contents_clean,all_words = drop_stopwords(contents,stopwords)

df_content=pd.DataFrame({'contents_clean':contents_clean})  #将分完词的list再转换为df
df_content.head()

三、模型（modeling）贝叶斯分类器

df_train=pd.DataFrame({'contents_clean':contents_clean,'label':df_news['category']})
df_train.tail() #tail（）展示最后几个数据（一共是5000个数据）

df_train.label.unique()
#对label做映射
label_mapping = {"汽车": 1, "财经": 2, "科技": 3, "健康": 4, "体育":5, "教育": 6,"文化": 7,"军事": 8,"娱乐": 9,"时尚": 0}
df_train['label'] = df_train['label'].map(label_mapping) #将label进行替换
df_train.head()

将数据切分为训练集（x_train，y_train）和测试集（x_test，y_test）

from sklearn.model_selection import train_test_split
#将数据集切分为训练和测试集，x代表content，y代表label
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train['contents_clean'].values, df_train['label'].values, random_state=1)
print(len(x_train),len(x_test),len(y_train),len(y_test))

3.1 文本数据向量化

数据向量化之前，我们先要将类型转换为list以适合CountVectorizer（词频）/TfidfVectorizer（逆向文本频率IDF）

#将x_train（numpy.array型转换为list类型，
#以适合CountVectorizer/TfidfVectorizer向量化操作）
words = []
for line_index in range(len(x_train)):
	words.append(' '.join(x_train[line_index]))  #numpy.array转换为list

test_words = []
for line_index in range(len(x_test)):
	test_words.append(' '.join(x_test[line_index]))

3.1.1 基于词频向量化

导入sklearn机器学习库中的CountVectorizer词频向量化函数

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vec = CountVectorizer(analyzer='word', max_features=4000,  lowercase = False) #建立向量
vec.fit(words)

导入贝叶斯

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  #导入贝叶斯
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vec.transform(words), y_train)
classifier.score(vec.transform(test_words), y_test)  #基于词频向量构造的结果

3.1.2 基于TFIDF向量化

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  #基于TF-IDF向量

vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='word', max_features=4000,  lowercase = False)
vectorizer.fit(words)
# 导入贝叶斯
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vectorizer.transform(words), y_train)
# 计算分类器精度
classifier.score(vectorizer.transform(test_words), y_test)

相比之下，TFIDF向量化的结果会偏高一点点，当然，这里采用的是很小的数据集（才5000行），精度很低，如果将42w的数据进行训练，精度应该会提升不少。到此为止，整个搜狗新闻文本分类任务就完成了。

本文到这里就全部结束了，如果有错误或者引用不当，还请指出，我会加以改进！欢迎大家评论留言，相互学习和进步！（前辈整理的数据集后面会上传到csdn上，如有需要可以联系）

参考文章：
https://blog.csdn.net/weixin_43269174/article/details/88634129
https://blog.csdn.net/sadfassd/article/details/80568321
https://www.jianshu.com/p/edad714110fb
https://blog.csdn.net/maotianyi941005/article/details/84315965
https://www.cnblogs.com/datou-swag/articles/10060532.html