【NLP基础知识四】文本分类_nlp实战文本分类

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【NLP 基础知识一】词嵌入（Word Embeddings）
【NLP 基础知识二】词嵌入（Word Embeddings）之“Word2Vec：一种基于预测的方法”
【NLP 基础知识三】词嵌入（Word Embeddings）之“GloVe：单词表示的全局向量”

一、文本分类

文本分类是一个非常流行的任务。我们每天都会遇到它的应用，即邮件代理中的文本分类器：它对邮件进行分类并过滤垃圾邮件。其他常见应用还包括：文档分类、审查分类等。




文本分类器常常不是作为一个单独的任务使用，而是作为更大的工作流管道的一部分。例如，一个语音助手对你的话语进行分类，以了解你想要什么（例如，设置闹钟、订购出租车或只是聊天），并根据分类器的决定将你的信息传递给不同的模型。另一个例子是网络搜索引擎：它可以使用分类器来识别查询语言，预测你的查询类型（例如，信息性、导航性、交易性），了解你除了要看文件之外，是否还要看图片或视频，等等。
由于大多数分类数据集都假定只有一个正确类别，所以，下面这章中我们重点介绍这种分类，即单标签分类。我们会在另一个章节中详细阐述 (多标签分类).

1、分类数据集

文本分类的数据集在大小（包括数据集大小和例子大小）、分类内容和标签数量方面都有很大不同。请看下面的统计数据。

一些数据集可以从这里下载。
最流行的数据集是情感分类数据集。它们涉及对电影、地方或餐馆以及产品的评论。也有用于问题类型分类和主题分类的数据集。
####常用数据集介绍：
SST：
SST 是一个情感分类数据集，由电影评论（来自烂番茄 html 文件）组成。 数据集由句子的解析树组成，不仅是整个句子，而且更小的短语都有一个情感标签。

有五个标签：1（非常负面）、2（负面）、3（中性）、4（正面）和 5（非常正面）（标签有时候也可以表示为0-4）。 根据使用的标签不同，可以获得二分类的 SST-2 数据集（如果只考虑正面和负面）或细粒度的情绪分类 SST-5（使用所有标签）。

请注意，上面提到的数据集大小（train/dev/test 为 8.5k/2.2k/1.1k）是按照句子数量计算的。并且，使用了 215,154 个短语组成数据集中的每个句子。

IMDb Review：
IMDb 是来自 Internet 电影数据库的非正式电影评论的大型数据集。 该数据集中每部电影有不超过 30 条评论。 该数据集包含偶数个正面和负面评论，因此随机猜测产生 50% 的准确率。 评论高度两极分化：它们只有负面（最高分 4 分，满分 10）或正面（最低分 7 分，满分 10）。

Yelp Review：
Yelp 评论数据集来自 2015 年的 Yelp 数据集挑战赛 。根据标签的数量， Yelp Full（包含所有的 5 个标签）或 Yelp Polarity （仅含有正面和负面类别）。 Full在每个标签中有 130,000 个训练样本和 10,000 个测试样本， Polarity在每个类中有 280,000 个训练样本和 19,000 个测试样本。

Amazon Review：
亚马逊评论数据集由来自亚马逊的评论组成，其中包括产品和用户信息、评级和纯文本评论。 数据集来自 斯坦福网络分析项目 (SNAP)。 根据标签的数量，您可以获得 Amazon Full （包含所有的 5 个标签）或 Amazon Polarity（仅有正类和负类）。 Full在每个标签中有 600,000 个训练样本和 130,000 个测试样本， Polarity 在每个类中有 1800,000 个训练样本和 200,000 个测试样本。 使用的字段是评论标题和评论内容。

TREC：
TREC 是一个用于对自由事实问题进行分类的数据集。 它定义了一个两层分类法，表示 TREC 任务中典型答案的自然语义分类。 层次结构包含 6 个粗分类 (ABBREVIATION, ENTITY, DESCRIPTION, HUMAN, LOCATION and NUMERIC VALUE) 和 50 个细分类。

Yahoo! Answers：
数据集来自 Yahoo! Answers Comprehensive questions and Answers version 1.0 数据集 。 其中包含 10 个最大的主要类别： “Society & Culture”, “Science & Mathematics”, "Health, “Education & Reference”, “Computers & Internet”, “Sports”, “Business & Finance”, “Entertainment & Music”, “Family & Relationships”, “Politics & Government”. 每个类包含 140,000 个训练样本和 5,000 个测试样本。数据由问题标题和内容以及最佳答案组成。

AG’s News：
AG 的语料库是从 网络上的新闻文章 中获得的。 从这些文章中可以发现，只有 AG 的语料库仅包含 4 个最大类的标题和描述字段。

Sogou News：
搜狗新闻语料库是 SogouCA和SogouCS新闻语料库 由组合得到的。 该数据集由标记为 5 个类别的新闻文章（标题和内容字段）组成： “sports”, “finance”, “entertainment”, “automobile” and “technology”.

原始数据集是中文的，但您可以生成拼音 - 中文的拼音罗马字。 您可以使用 pypinyin 包结合 jieba 中文分词系统来完成（这是 介绍数据集的论文 所做的，这也是我在示例中向您展示的内容）。 然后可以将英语模型应用于此数据集而无需更改。

DBPedia：
DBpedia 是一个众包社区，旨在从维基百科中提取结构化信息。 DBpedia 本体分类数据集是通过从 DBpedia 2014中挑选 14 个不重叠的类构建的。每一个类中包含 40,000 个随机选择的训练样本和 5,000 个测试样本。 因此，训练数据集的总大小为 560,000，测试数据集大小为 70,000。

2、通用视角

这里我们提供了一个关于分类的通用视角，并介绍了相关符号的形式化定义。该通用视角同时适用于经典方法和基于神经网络方法。
我们假设有一个带真实标签的文档集合。分类器的输入是带有token序列$(x_1,\dots ,x_n)$的文档 $x=(x_1,\dots ,x_n)$ ，输出是标签 $y\in 1\dots k$。 通常情况下，分类器估计的是类别的概率分布，我们希望正确类别的概率是最高的。

获得特征表示及分类

文本分类拥有以下结构：

• 特征提取器
  特征提取器可以手动设计 (如经典方法)或通过”学习”获得(如神经网络).
• 分类器
  一个分类器必须在给定文本的特征表示时分配类别概率。最常见的方法是使用 逻辑回归，但其他变体也是可能的（例如，朴素贝叶斯分类器或 SVM）。
  在本文中，我们将主要研究建立文本特征表示的不同方法，并使用这种表示来获得类别概率。

生成模型与判别模型

一个分类模型可以是生成式的，也可以是判别式的。

• 生成模型
  生成模型学习数据的联合概率分布$p(x,y)=p(x|y)\cdot p(y)$。为了对输入 $x$ 进行预测，这些模型选择一个具有最高联合概率的类别：
  $$y=\arg \underset{k}{\max }p(x|y=k)\cdot p(y=k)$$
• 判别模型
  判别模型只关注条件概率$p(y|x)$，即，只需学习类别之间的边界。为了对输入$x$进行预测，这些模型选择一个具有最高条件概率的类别：
  $$y=\arg \underset{k}{\max }p(y=k|x)$$
  本文中，这两类模型都会出现。

3、文本分类经典方法

本章我们讨论经典的文本分类方法。它们在神经网络开始流行之前就已经被开发出来了，对于小型数据集来说，其性能仍可与基于神经网络的模型相媲美。

编者按: 在课程的后面，我们将学习迁移学习，可以使神经网络方法即使对于非常小的数据集也有更好的表现。但让我们一步一步来：目前，经典方法是你的模型的一个很好的基线。

朴素贝叶斯分类器

下面给出了朴素贝叶斯方法的总体想法：我们用贝叶斯规则重写条件类概率$P(y=k|x)$，得到$P(x|y=k)\cdot P(y=k)$。

这是一个生成模型!

朴素贝叶斯是一个生成模型：它对数据的联合概率进行建模。

同时，要注意术语：

• 先验概率 $P(y=k)$：看数据前的类概率（即在知道x之前）；
• 后验概率 $P(y=k|x)$：看完数据后的类别概率（即知道具体的$x$后）；
• 联合概率 $P(x,y)$: ：数据的联合概率（即例子$x$和标签$y$）；
• 最大后验（MAP）估计：我们选择具有最高后验概率的类别。

如何定义 $P(x|y=k)$ 和 $P(y=k)$？

$P(y=k)$：标签计数
$P(y=k)$ 很容易得到：我们只需计算具有标签$k$的文档的比例（即最大似然估计，MLE）。也就是说，
$$P(y=k)=\frac{N(y=k)}{\sum _{i}N(y=i)},$$
其中，$N(y=k)$ 是标签为 $k$ 的例子（文档）的数量。
$P(x|y=k)$：先使用 “朴素” 假设，然而计数
这里，我们假设文档 $X$ 被表示为一组特征，例如，它的一组词 $(x_1,\dots ,x_n)$：
$$P(x|y=k)=P(x_1,\dots ,x_n|y=k).$$
朴素贝叶斯假设为

• 词袋假设：词的顺序并不重要，
• 条件独立性假设：特征（词）在不同类别间是独立的。

直观地说，我们假设每个词出现在类别为k的文件中的概率不取决于上下文（既不取决于词序，也不取决于其他词）。例如，我们可以说， awesome, brilliant, great更有可能出现在有积极情绪的文件中，而 awful, boring, bad 更有可能出现在消极文件中，但我们并不知道这些（或其他）词之间如何相互影响。
通过这些“朴素” 假设，我们可以得到：
$$P(x|y=k)=P(x_1,\dots ,x_n|y=k)=\prod _{t=1}^{n}P(x_t|y=k).$$
概率 $P(x_i|y=k)$ 被估计为单词 $x_i$ 出现在第 $k$ 类的文档中的次数占所有token出现在k类文档次数比例，即：
$$P(x_i|y=k)=\frac{N(x_i,y=k)}{\sum _{t=1}^{|V|}N(x_t,y=k)},$$
其中， $N(x_i,y=k)$ 是token $x_i$ 出现在类别为 $k$ 的文件中的次数， $V$ 是词汇表（更一般地说，所有可能特征组成的集合）。

如果 $N(x_i,y=k)=0$ 怎么办？需要避免这种情况!

如果 $N(x_i,y=k)=0$，即在训练中我们没有在类别 $k$ 的文档中看到token $x_i$ 怎么办？这将使整个文档的概率归零，而这不是我们想要的！例如，如果我们在训练中没有看到一些罕见的词（例如，pterodactyl 或 abracadabra），这并不意味着一个文件永远不可能包含这些词。

为避免这种情况，我们使用了一个小trick：我们在所有单词的计数中添加一个小的 $\delta$：
$$P(x_i|y=k)=\frac{\delta +N(x_i,y=k)}{\sum _{t=1}^{|V|}(\delta +N(x_t,y=k))}=\frac{\delta +N(x_i,y=k)}{\delta \cdot |V|+\sum _{t=1}^{|V|}N(x_t,y=k)},$$

其中 $\delta$ 可以使用交叉验证来选择。
注意：这是拉普拉斯平滑（如果$\delta =1$，又称 Add-1平滑 ）。 我们将在下一讲关于语言建模的文章中了解更多关于平滑的知识。

预测

正如我们已经提到的，朴素贝叶斯（以及更广泛的生成模型）根据数据和类别的联合概率进行预测：
$$y^{\ast }=\arg \underset{k}{\max }P(x,y=k)=\arg \underset{k}{\max }P(y=k)\cdot P(x|y=k).$$
直观地说，朴素贝叶斯期望一些词能作为类别标志。例如，在情感分类中， awesome, brilliant, great 等token将具有更高的概率，因为它们属于positive类别而不是negative类别。同样地， awful, boring, bad 这些token在给定negative类别的情况下会有更高的概率，而不是positive类别。

关于朴素贝叶斯的进一步说明

实践说明：用对数概率之和代替概率之积

朴素贝叶斯用于分类的主要表达式是概率的乘积：
$$P(x,y=k)=P(y=k)\cdot P(x_1,\dots ,x_n|y)=P(y=k)\cdot \prod _{t=1}^{n}P(x_t|y=k).$$
许多概率的乘积在数值上可能非常不稳定（乘积导致溢出或浮点损失）。因此，通常我们考虑 $\log P(x,y)$ 而不是 $P(x,y)$ ：
$$\log P(x,y=k)=\log P(y=k)+\sum _{t=1}^n\log P(x_t|y=k).$$
由于我们只关心argmax，我们可以考虑 $\log P(x,y)$ 而不是 $P(x,y)$.
重要！ 请注意，在实践中，我们通常会处理对数概率而不是概率。

通用框架的视角

还记得我们关于分类任务的通用视角 吗？我们使用某种方法获得输入文本的特征表示，然后使用这种特征表示进行分类。

在朴素贝叶斯中，我们的特征是词，而特征表示是词袋（BOW）表示（是词的one-hot表示的总和）。事实上，为了评估 $P(x,y)$ ，我们只需要计算每个token在文本中出现的次数。

特征设计

在标准设置中，我们使用词作为特征。然而，你也可以使用其他类型的特征。URL，用户ID，等等。

最大熵分类器（又名逻辑回归）

与朴素贝叶斯不同，最大熵分类器是一个判别模型，也就是说，我们对概率$P(y=k|x)$感兴趣而不是联合分布$p(x,y)$ 。 另外，我们将学习如何使用特征：这与朴素贝叶斯不同，在朴素贝叶斯中我们自己定义如何使用特征。
在这里，我们也必须手动定义特征，但我们有更多的发挥空间：特征不一定是分类相关的（在朴素贝叶斯中，它们必须是！）。我们可以使用BOW表示方法，或者想出一些更有趣的东西。
该方法中，一般分类pipeline是这样的：

• 得到 $h=(f_1,f_2,\dots ,f_n)$ - 输入文本的特征表示；
• 取 $w^{(i)}=(w_1^{(i)},\dots ,w_n^{(i)})$ - 每个类别的特征权重的向量；
• 对于每一个类，对特征进行权衡，即取特征表示 $h$ 与特征权重 $w^{(k)}$的点积：
  $$w^{(k)}h=w_1^{(k)}\cdot f_1+\cdots +w_n^{(k)}\cdot f_n,k=1,\dots ,K.$$
  为了在上面的求和中得到一个偏差项，我们定义其中一个特征为1（例如， $f_0=1$）。那么
  $$w^{(k)}h=w_0^{(k)}+w_1^{(k)}\cdot f_1+\cdots +w_n^{(k)}\cdot f_n,k=1,\dots ,K.$$
• 使用softmax得到类别概率：
  $$P(class=k|h)=\frac{\exp (w^{(k)}h)}{\sum _{i=1}^K\exp (w^{(i)}h)}.$$
  将我们在上一步得到的 $K$ 值归一到输出类别的概率分布。
  请看下面的插图（类别用不同颜色表示）。
  

训练：最大似然估计

给定训练实例 $x^1,\dots ,x^N$ 与相应的标签 y i ∈ { 1 , … , K } y^i\in\{1, \dots, K\} yi∈{1,…,K} ，我们选择权重 $w^{(k)},k=\mathrm{1..}K$ ，使训练数据的概率最大化：
$$w^{\ast }=\arg \underset{w}{\max }\sum _{i=1}^N\log P(y=y^i|x^i).$$
换言之，我们选择合适的参数使得数据更容易 出现。因此，这被称为参数的最大似然估计（MLE） 。
为了找到使数据对数似然可能性最大化的参数，我们使用梯度上升法：在数据的多次迭代中逐渐修改权重。在每一步，我们都要最大化模型分配给正确类别的概率。

等价于最小化交叉熵

请注意，最大化数据对数似然相当于最小化目标概率分布 $p^{\ast }=(0,\dots ,0,1,0,\dots )$ （目标标签为1，其余为0）和模型分布 $p=(p_1,\dots ,p_K),p_i=p(i|x)$的交叉熵：
$$Loss(p^{\ast },p^{})=-p^{\ast }\log (p)=-\sum _{i=1}^K{p}_i^{\ast }\log (p_i).$$
因为仅有一个 $p_i^{\ast }$ 是非零的（1代表目标标签$k$，0代表其余），我们将得到：
$$Loss(p^{\ast },p)=-\log (p_k)=-\log (p(k|x)).$$

这种等价性对于你理解非常重要：在谈论神经方法时，人们通常会说他们最小化了交叉熵损失。 不要忘记这与最大化数据对数似然是等价的。

朴素贝叶斯与逻辑斯蒂回归

接下来我们讨论逻辑斯蒂回归和朴素贝叶斯的优缺点。

• 简单
  两种方法都很简单；朴素贝叶斯是最简单的一种。
• 可解释性
  这两种方法都是可解释的：你可以查看对预测影响最大的特征（在朴素贝叶斯中，通常是单词，在逻辑斯蒂回归中 - 无论你定义什么）。
• 训练速度
  朴素贝叶斯的训练速度非常快——它只需要一次遍历训练数据来统计计数。对于逻辑斯蒂回归，情况并非如此：你必须多次遍历数据，直到梯度上升收敛。
• 独立性假设
  朴素贝叶斯太“朴素”了，它假设在给定类别的情况下特征（词）是条件独立的。逻辑斯蒂回归没有做出这个假设，我们可以希望它更好。
• 文本表示：手动定义
  两种方法都使用手动定义的特征表示（在朴素贝叶斯中，BOW 是标准选择，但仍然可以自己选择）。虽然手动定义的特性有利于可解释性，但它们可能对性能没有那么好，你可能会错过一些对任务有用的东西。

SVM 文本分类器

另一种基于手动设计特征的文本分类方法是 SVM。 SVM 最基本（也是最流行的）功能是词袋 (bag-of-words) 和 ngram 袋 (bag-of-ngrams) （ngram 是 n 个词的元组）。 凭借这些简单的特征，具有线性核的 SVM 比朴素贝叶斯表现更好（例如，参见论文 使用支持向量机的问题分类)。

4、神经网络文本分类

今天太晚了，先到这里，Word2Vec：一种基于预测的方法，这一章篇幅有点多，明天才能产出。

出了链接就在这里：

在这个充满科技魔力的时代，自然语言处理（NLP）正如一颗璀璨的明星般照亮我们的数字世界。当我们涉足NLP的浩瀚宇宙，仿佛开启了一场语言的奇幻冒险。正如亚历克斯·康普顿所言：“语言是我们思想的工具，而NLP则是赋予语言新生命的魔法。”这篇博客将引领你走进NLP前沿，发现语言与技术的交汇点，探寻其中的无尽可能。不论你是刚刚踏入NLP的大门，还是这个领域的资深专家，我的博客都将为你提供有益的信息。一起探索语言的边界，迎接未知的挑战，让我们共同在NLP的海洋中畅游！期待与你一同成长，感谢你的关注和支持。欢迎任何人前来讨论问题。