weka特征预处理的一些tip

首先，提供两个地址，这里包含了全部的内容原文：
http://weka.wikispaces.com/Text+categorization+with+Weka
http://weka.wikispaces.com/ARFF+files+from+Text+Collections

weka可以以目录形式读入数据。
然后再简单说一下weka在做文本特征内容处理时候需要注意的东西：
声明一点，在weka的gui下是没法使用这个功能的：以目录形式读入数据。
首先，把要处理的数据写入到这样的目录结构下：

...
|
+- text_example
|
+- class1
|  |
|  + file1.txt
|  |
|  + file2.txt
|  |
|  ...
|
+- class2
|  |
|  + another_file1.txt
|  |
|  + another_file2.txt
|  |
|  ...

然后在源码包下，命令行执行 java weka.core.converters.TextDirectoryLoader -dir text_example > text_example.arff
其中text_example就是数据所在的目录，而后面的arff文件就是生成的arff文件。另外值得补充的一点是在获得这样的arff后哦，文本内容是作为一个字符串特征存在的，也就是说生成的arff就是一个特征项加一个类标签，其中的类标就是text_example目录下级classX子目录的名字。为了更方便使用，weka提供了一个有监督的属性过滤器，帮助分词（这里指英文的split） ——StringToWordVector，这个是可以做TF/IDF的~~~
下面的简单代码可以完成一个分类：

 1 import weka.core.*;
 2 import weka.core.converters.*;
 3 import weka.classifiers.trees.*;
 4 import weka.filters.*;
 5 import weka.filters.unsupervised.attribute.*;
 6
 7 import java.io.*;
 8
 9 /** *//**
10  * Example class that converts HTML files stored in a directory structure into 
11  * and ARFF file using the TextDirectoryLoader converter. It then applies the
12  * StringToWordVector to the data and feeds a J48 classifier with it.
13  *
14  * @author FracPete (fracpete at waikato dot ac dot nz)
15  */
16 public class TextCategorizationTest  {
17
18   /** *//**
19    * Expects the first parameter to point to the directory with the text files.
20    * In that directory, each sub-directory represents a class and the text
21    * files in these sub-directories will be labeled as such.
22    *
23    * @param args        the commandline arguments
24    * @throws Exception  if something goes wrong
25    */
26   public static void main(String[] args) throws Exception  {
27     // convert the directory into a dataset
28     TextDirectoryLoader loader = new TextDirectoryLoader();
29     loader.setDirectory(new File("./text_example"));
30     Instances dataRaw = loader.getDataSet();
31     System.out.println("\n\nImported data:\n\n" + dataRaw.numClasses());
32
33     // apply the StringToWordVector
34     // (see the source code of setOptions(String[]) method of the filter
35     // if you want to know which command-line option corresponds to which
36     // bean property)
37     StringToWordVector filter = new StringToWordVector();
38     filter.setInputFormat(dataRaw);
39     Instances dataFiltered = Filter.useFilter(dataRaw, filter);
40     System.out.println("\n\nFiltered data:\n\n" + dataFiltered);
41
42     // train J48 and output model
43     J48 classifier = new J48();
44     classifier.buildClassifier(dataFiltered);
45     System.out.println("\n\nClassifier model:\n\n" + classifier);
46   }
47 }
48

最后，我还是建议数据建模和生成都自己写程序，数据准备往往自己的程序才能准确的控制，weka最多是帮我们做一下selection和classification。
另外补充一点，很多朋友问到了如何做文本分类，好吧，如果大家懒得去读paper的话，首先我普及一点，不管什么分类，分类器基本是可以通用的，注意是基本。关键是模型的构建和特征的生成。至于文本分类中用到的特征，TF*IDF还有其他如互信息，卡方统计，期望交叉熵等等，公式摆在那里，计算真的不难。因为就我接触过的分类问题，文本分类的特征计算应该是很容易的了。

changedi 2012-04-24 16:09 发表评论