NLP系列——(1)数据探索-THUCNews_thucnews github

数据集探索

一、数据集

数据集：中、英文数据集各一份

1、中文数据集：THUCNews

THUCNews数据子集：https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu 密码：qfud

2、英文数据集：IMDB数据集

IMDB Sentiment Analysis

二、数据探索

1、THUCNews数据集的探索

这里参考 CNN字符级中文文本分类-基于TensorFlow实现 - 一蓑烟雨 - CSDN博客
参考代码https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn/blob/master/data/cnews_loader.py：
这里先简单介绍一下 THUCNews：
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。
类别如下：

体育，财经，房产，家居，教育，科技，时尚，时政，游戏，娱乐
1

数据集划分如下：

• 训练集：5000*10
• 验证集：500*10
• 测试集：1000*10

1-- 数据预处理

• read_file(): 读取文件数据;
• build_vocab(): 构建词汇表，使用字符级的表示，这一函数会将词汇表存储下来，避免每一次重复处理;
• read_vocab(): 读取上一步存储的词汇表，转换为{词：id}表示;
• read_category(): 将分类目录固定，转换为{类别: id}表示;
• to_words(): 将一条由id表示的数据重新转换为文字;
• preocess_file(): 将数据集从文字转换为固定长度的id序列表示;
• batch_iter(): 为神经网络的训练准备经过shuffle的批次的数据。

这里说一下自己的理解，因为我们想用神经网络进行分类任务，神经网络的输入是数值，数据集中是文字，我们就需要把文字转换成数，这里的方法是构建一个词汇表，将所有的词变成数值，这样再遍历每条数据时，就可以用词汇表将该数据转换成数值了。

def native_word(word, encoding='utf-8'):
    """如果在python2下面使用python3训练的模型，可考虑调用此函数转化一下字符编码"""
    if not is_py3:
        return word.encode(encoding)
    else:
        return word


def native_content(content):
    if not is_py3:
        return content.decode('utf-8')
    else:
        return content


def open_file(filename, mode='r'):
    """
    常用文件操作，可在python2和python3间切换.
    mode: 'r' or 'w' for read or write
    """
    if is_py3:
        return open(filename, mode, encoding='utf-8', errors='ignore')
    else:
        return open(filename, mode)


def read_file(filename):
    """读取文件数据"""
    contents, labels = [], []
    with open_file(filename) as f:
        for line in f:
            try:
                label, content = line.strip().split('\t')
                if content:
                    contents.append(list(native_content(content)))
                    labels.append(native_content(label))
            except:
                pass
    return contents, labels


def build_vocab(train_dir, vocab_dir, vocab_size=5000):
    """根据训练集构建词汇表，存储"""
    data_train, _ = read_file(train_dir)

    all_data = []
    for content in data_train:
        all_data.extend(content)

    counter = Counter(all_data)
    count_pairs = counter.most_common(vocab_size - 1)
    words, _ = list(zip(*count_pairs))
    # 添加一个 <PAD> 来将所有文本pad为同一长度
    words = ['<PAD>'] + list(words)
    open_file(vocab_dir, mode='w').write('\n'.join(words) + '\n')


def read_vocab(vocab_dir):
    """读取词汇表"""
    # words = open_file(vocab_dir).read().strip().split('\n')
    with open_file(vocab_dir) as fp:
        # 如果是py2 则每个值都转化为unicode
        words = [native_content(_.strip()) for _ in fp.readlines()]
    word_to_id = dict(zip(words, range(len(words))))
    return words, word_to_id


def read_category():
    """读取分类目录，固定"""
    categories = ['体育', '财经', '房产', '家居', '教育', '科技', '时尚', '时政', '游戏', '娱乐']

    categories = [native_content(x) for x in categories]

    cat_to_id = dict(zip(categories, range(len(categories))))

    return categories, cat_to_id


def to_words(content, words):
    """将id表示的内容转换为文字"""
    return ''.join(words[x] for x in content)


def process_file(filename, word_to_id, cat_to_id, max_length=600):
    """将文件转换为id表示"""
    contents, labels = read_file(filename)

    data_id, label_id = [], []
    for i in range(len(contents)):
        data_id.append([word_to_id[x] for x in contents[i] if x in word_to_id])
        label_id.append(cat_to_id[labels[i]])

    # 使用keras提供的pad_sequences来将文本pad为固定长度
    x_pad = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_id, max_length)
    y_pad = kr.utils.to_categorical(label_id, num_classes=len(cat_to_id))  # 将标签转换为one-hot表示

    return x_pad, y_pad


def batch_iter(x, y, batch_size=64):
    """生成批次数据"""
    data_len = len(x)
    num_batch = int((data_len - 1) / batch_size) + 1

    indices = np.random.permutation(np.arange(data_len))
    x_shuffle = x[indices]
    y_shuffle = y[indices]

    for i in range(num_batch):
        start_id = i * batch_size
        end_id = min((i + 1) * batch_size, data_len)
        yield x_shuffle[start_id:end_id], y_shuffle[start_id:end_id]
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经过数据预处理，数据的格式如下：

网络模型的构建与结果参考代码 https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn