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如何用spaCy训练一个文本分类模型

文本分类是将文本分成不同类别的过程。SpaCy通过textcat组件能够方便地进行自定义文本结构化分类。
文本分类通常用于对影评、酒店服务评论、新闻数据、文本主题等进行分类，或根据投诉类型对客户支持电子邮件进行分类等情况。对于实际案例，训练自定义文本分类模型能够提高分类准确率。本文将向您展示如何使用spaCy库构建自定义文本分类器。

本文的案例是基于《火电厂辅机运行规程》中的小标题进行分类的。

• 目录

1. 什么是自定义文本分类器模型？
2. spaCy自定义文本分类入门
3. 如何准备所需格式的训练数据集?
4. 如何编写评分函数？
5. 训练模型并对结果进行评估打分
6. 用新文本测试模型

• 先来看一个文本分类的典型用例。

我们在从亚马逊买了一本书之后会填写一份评价反馈。这些评论会帮助商家分析问题并改进服务。我们来看看这个过程：有数百万条评论是由客户填写的，有没有可能手动浏览每一条评论，看看是赞赏还是否定？

当然，不！第一步是将所有审查分为积极和消极两类。然后，你可以很容易地分析有多少人不满意以及为什么不满意。将文本分类为不同 组/标签 的过程称为文本分类。

文本分类的实现方法多种多样。我们将使用spaCy对文本进行分类。spaCy是一个非常流行的NLP库，它提供了最先进（state-of-the-art）的组件。对于实际应用，最好使用经过训练的自定义模型进行分类。下一节将首先介绍什么是定制模型，以及为什么我们需要定制。

##1 什么是自定义文本分类器模型？

假设你有一大堆电影评论/客户评论。你希望把每一个评论都分为正面的或负面的。如果使用默认的spaCy分类器，结果可能不是很好。但是，如果自己收集电影/客户评论的标记数据集，并在此基础上培训自己的模型呢？

结果会更好更准确！你可以通过训练自定义文本分类器来实现。首先在标记好数据集上对它进行训练，并为我们在类似上下文中的使用它做好准备。这非常有用，尤其是在数据量大的情况下，效果更好。

在接下来的部分中，我们将逐步探索如何在spaCy中训练自定义文本分类模型。

2 spaCy自定义文本分类入门

spaCy是一个用于执行NLP任务（如分类）的高级库。spaCy之所以备受青睐，一个重要原因是它允许轻松地构建或扩展文本分类模型。我们将使用这个功能进行文本分类。

接下来，我将用一个真实的例子演示如何训练文本分类器。假设你有文本数据，其中包含文本和分类标记。我们的任务是使用这些数据并训练我们的模型。最后，模型应该能够将一个新的没见过的文本上给出正确的分类标记。

将数据集读入CSV并查看内容。对于我们的任务，我们只需要2列。包含文本和分类标签栏。让我们将这两列提取到一个Dataframe中。

# Import pandas & read csv file
import pandas as pd
cat_set=pd.read_csv("./data/cat_set.csv")

# 提取列，并查看dataframe 
cat_set = cat_set[['TEXT','CAT']]
cat_set.head(10)
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CAT标记说明：

通过上面的数据可以看到每个文本对应相应的标签。我们需要训练自定义模型，让其新的在训练数据中未出现过的文本进行分类。

我们从训练集中得到的原始数据。当我们使用spaCy时，为了训练我们的模型，我们导入spaCy包。导入后，可以加载一个预先训练好的模型，如“zh_core_web_sm”。稍后我们将向这个模型添加/修改文本分类器。对于任何spaCy模型，都可以通过 pipe_names 方法查看当前管道中存在的管道组件。

import spacy
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
nlp.pipe_names
1
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输出：
[‘tagger’, ‘parser’, ‘ner’]

可以看出它没有文本分类器。所以，我们需要将spaCy的内置textcat管道组件添加到管道中，用于文本分类。使用add_pipe（）方法

text_cat=nlp.create_pipe( "textcat", config={"exclusive_classes": True, "architecture": "simple_cnn"})
nlp.add_pipe(text_cat, last=True)
nlp.pipe_names
1
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这样当前管道就变为：

[‘tagger’, ‘parser’, ‘ner’, ‘textcat’]

现在，我们将用我们的数据集训练textcat。

首先，需要向管道组件添加所需的标签。使用add_label函数将这些标签添加到textcat。

for label in ["A","B","C","E","M","O","R","S"]:
	textcat.add_label(label)
1
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3 如何准备所需格式的训练数据集?

默认textcat模型已经就绪，接下来只需要准备所需格式的数据。

可以编写一个load_data()函数，它将元组列表作为输入。每个元组包含文本和标签值。下面的代码演示了如何将我们的训练数据集转换成所需的格式：

将dataframe转换成一个tuples列表

cat_set['tuples'] = cat_set.apply(lambda row: (row['TEXT'],row['CAT']), axis=1)
train =cat_set['tuples'].tolist()
train[:10]
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结果：

[(‘配料’, ‘O’), (‘当锅筒压力到0.3～0.4MPa时，进行如下工作：’, ‘O’), (‘扇区冷却三角手动充水’, ‘O’), (‘转速自动控制方式’, ‘O’), (‘扇区冷却三角程控充水步序：’, ‘O’), (‘尿素溶液输送和储存’, ‘O’), (‘扇区冷却三角程控充水’, ‘O’), (‘油罐油温控制’, ‘O’), (‘空预器事故停机’, ‘O’), (‘小机抽真空与主机同时进行，小机冲转前送轴封：’, ‘O’)]

接下来，您可以将train数据作为输入传递给load_data（）函数。

load_data（）函数执行以下函数：

• 使用随机。随机（）此函数防止任何基于示例顺序的训练。

• 对于输入数据中的每个元组，根据标签值指定相应类别，并存储在cats中

• 80%的输入数据将用于培训，20%用于评估。可以使用split参数更改此比例。

定义函数后，将元组列表传递给上述函数。该函数将返回文本和CAT，用于训练和评估。可以使用load_data（）函数来获得最终的训练数据，如下面的代码所示。

def load_data(train, split=0.8):
	import random
	import pandas as pd
	train_data =cat_set['tuples'].tolist()    

	# Shuffle the data
	random.shuffle(train_data)
	texts, labels = zip(*train_data)
	# get the categories for each review
	categories = ["A","B","C","E","M","O","R","S"]
	
	cats = []
	for y in labels:
		cat = {category: 0 for category in categories}
		cat[y] = 1
		cats.append(cat)

	# Splitting the training and evaluation data
	split = int(len(train_data) * split)
	return (texts[:split], cats[:split]), (texts[split:], cats[split:])

# Calling the load_data() function 
(train_texts, train_cats), (dev_texts, dev_cats) = load_data(train)

# Processing the final format of training data
train_data = list(zip(train_texts,[{'cats': cats} for cats in train_cats]))
train_data[:2]
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我们得到最终期望的训练数据格式：

[(‘冲转、升速注意事项：’, {‘cats’: {‘A’: 0, ‘B’: 0, ‘C’: 1, ‘E’: 0, ‘M’: 0, ‘O’: 0, ‘R’: 0, ‘S’: 0}}), (‘炉前燃油系统启动’, {‘cats’: {‘A’: 0, ‘B’: 0, ‘C’: 0, ‘E’: 0, ‘M’: 0, ‘O’: 0, ‘R’: 1, ‘S’: 0}})]

4 如何编写评分函数？

至此，我们已经准备好了所需格式的训练数据，并将其存储在train_data变量中。同时，我们在textcat中得到了模型的文本分类器组件。所以，可以继续在我们的train_data上训练textcat。但是，是不是还少点什么？

对于我们要训练的模型，检查其是否符合我们的预期是很重要的。这一步即是评估模型。这是一个可选的步骤，但强烈建议为选择这一步。load_data（）函数会将原始数据的大约20%分割出来进行模型评估。我们将用这个来测试模型的训练效果。

所以，让我们来编写一个函数evaluate（），它可以执行这个评估过程。稍后我们将在模型训练中调用这个evaluate（）函数来查看模型的性能。

此函数以textcat和评估数据作为输入。对于评估数据中的每个文本，它从模型预测结果中读取score。代码如下：

def evaluate(tokenizer, textcat, texts, cats):
	docs = (tokenizer(text) for text in texts)
	tp = 0
	for i, doc in enumerate(textcat.pipe(docs)):
		#获取最大值对应的key
		gold = max(cats[i], key=cats[i].get)
		ds =  doc.cats.items()
		h = {}
		[h.update({k:v}) for k,v in ds]
		predict = max(h, key=h.get)
		if gold == predict:
			tp += 1
		
	precision = tp / len(texts)
	return precision
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5 训练模型

训练数据存储在train_data变量中，组件存储在 texcat 中。

在开始训练之前，需要禁用除 textcat 之外的其他管道组件。这是为了防止其他组件在训练时受到影响。通过disable_pipes（）方法完成。接下来，使用begin_training（）函数返回优化器。

使用n_iter参数定义在训练数据上迭代模型的次数。在每一次迭代中，我们循环训练数据，并使用spaCy的minibatch和composition helpers将数据划分为多个batch。

spaCy的minibatch（）函数将批量返回训练数据。它使用size参数来表示批量大小。您可以使用函数composition（）生成size。

函数接受三个输入，分别是start（起始值）、stop（可以生成的最大值）和增长率。size会随着调用次数从start–>stop。

对于每个迭代，通过nlp.update（）命令更新。参数如下：

• docs：使用一个batch文本作为输入。将每个batch传递给zip方法，该方法将返回一个batch的文本和分类。

• drop：这表示drop out率。

• losses：字典，保存每个管道组件的损失。创建一个空字典并传递给它。

模型训练完成后，您可以通过调用我们在上一节中定义的evaluate（）函数来评估模型所做的预测。

# coding=utf-8

def load_data(split=0.8):
	import random
	import pandas as pd
	cat_set=pd.read_csv("./data/cat_set.csv")
	cat_set['tuples'] = cat_set.apply(lambda row: (row['TEXT'],row['CAT']), axis=1)
	train_data =cat_set['tuples'].tolist()    

	random.shuffle(train_data)
	texts, labels = zip(*train_data)
	# 为每个样本格式化分类字典
	categories = ["A","B","C","E","M","O","R","S"]
	cats = []
	for y in labels:
		cat = {category: 0 for category in categories}
		cat[y] = 1
		cats.append(cat)

	# 划分数据集
	split = int(len(train_data) * split)
	return (texts[:split], cats[:split]), (texts[split:], cats[split:])

# 装载数据 
(train_texts, train_cats), (dev_texts, dev_cats) = load_data()
train_data = list(zip(train_texts,[{'cats': cats} for cats in train_cats]))

from spacy.util import minibatch, compounding
import spacy

nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
text_cat=nlp.create_pipe( "textcat", config={"exclusive_classes": True, "architecture": "simple_cnn"})
nlp.add_pipe(text_cat, last=True)
for label in ["A","B","C","E","M","O","R","S"]:
	text_cat.add_label(label)
	
n_iter = 10
# 禁用其他组件
other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe != 'textcat']
with nlp.disable_pipes(*other_pipes):  # 只训练 textcat
	optimizer = nlp.begin_training()

	print("Training the model...")
	print('{:^5}\t{:^5}'.format('LOSS', 'PRECISION'))

	# 开始训练
	for i in range(n_iter):
		losses = {}
		batches = minibatch(train_data, size=compounding(4., 32., 1.001))
		for batch in batches:
			texts, annotations = zip(*batch)
			nlp.update(texts, annotations, sgd=optimizer, drop=0.2,
					   losses=losses)
					   
		with text_cat.model.use_params(optimizer.averages):
        score = evaluate(nlp.tokenizer, text_cat, dev_texts, dev_cats)			   

		print('{0:.3f}\t{1:.3f}'.format(losses['textcat'], score))
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结果如下：

Training the model...
LOSS 	PRECISION
3.979	0.800
1.143	0.832
0.618	0.853
0.424	0.842
0.293	0.863
0.186	0.842
0.226	0.863
0.187	0.842
0.139	0.832
0.101	0.842
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6 用新文本测试模型

最终这个模型现在可以使用了。

我们来为全新未见过的文本创建一个spaCy doc。它的分类或预测结果将存储在Doc.cats属性。这个Doc.cats属性存储将标签映射到文本类别的评分字典。

#测试模型

texts = ['变频装置操作原则','变频装置送电启动前检查项目','凝泵变频器检修转热备用']
docs = nlp.pipe(texts)
for doc in docs:
	print(doc.text)
	print(doc.cats)
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测试结果：

变频装置操作原则
{'A': 1.4584960581487394e-06, 'B': 4.261386834514269e-07, 'C': 0.9997310042381287, 'E': 1.8897288782682153e-06, 'M': 1.6282596959626972e-07, 'O': 0.00022265917505137622, 'R': 5.221944476829776e-08, 'S': 4.2241339542670175e-05}
变频装置送电启动前检查项目
{'A': 9.86464146990329e-05, 'B': 0.9877699613571167, 'C': 0.009538334794342518, 'E': 0.0017646290361881256, 'M': 1.1881843420269433e-05, 'O': 5.8820318372454494e-05, 'R': 0.0003737462102435529, 'S': 0.0003839542914647609}
凝泵变频器检修转热备用
{'A': 0.568670928478241, 'B': 0.07395660877227783, 'C': 0.0025626164861023426, 'E': 0.21869421005249023, 'M': 0.003099241992458701, 'O': 0.11320023983716965, 'R': 0.0005361264338716865, 'S': 0.019280044361948967}
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这三个句子对应的标记模型给出的结果：‘C’, ‘B’ , ‘A’
我们期望的是：‘C’ , ‘B’ , ‘O’

结语

希望通过上述一个简单的例子，你已经了解了如何使用spaCy训练自定义文本分类模型。使用spaCy训练模型在各个领域都有广泛的应用。与此类似，spaCy还可以训练自定义NER模型，这部分将另开新贴进行论述，敬请关注！

P.s.
很遗憾，这个例子是在spaCy 2.3.0下运行的。如果可能，将来我会将其移植到spaCy V3.0下。