图像识别与作者归属分析技术解析

### 图像识别与作者归属分析技术解析 #### 图像识别处理 在图像识别领域，我们尝试利用简单的像素值来预测验证码中所呈现的字母。这里的验证码做了一定简化，仅使用完整的四个字母的英文单词。在实际应用中，这个问题要复杂得多。不过，通过一些改进，利用神经网络和类似的方法，是有可能解决更复杂的验证码识别问题的。`scikit-image` 库包含许多有用的函数，可用于从图像中提取形状、改善对比度以及其他图像处理操作。 我们将预测单词的大问题拆解为预测字母的小问题，进而创建了一个前馈神经网络来准确预测图像中的字母。在这个阶段，我们的识别准确率达到了 97%。神经网络是由神经元相互连接而成的，神经元是基本的计算单元，由单一函数组成。当它们相互连接时，就能解决极其复杂的问题。神经网络是深度学习的基础，而深度学习是当前数据挖掘中最有效的领域之一。 尽管单个字母的识别准确率很高，但在预测整个单词时，性能下降到了仅略超过 50%。这涉及到多个因素，反映了将实验问题应用到现实世界中的难度。为了提高准确率，我们使用了字典来搜索最匹配的单词。在这个过程中，我们考虑了常用的编辑距离，但进行了简化，因为我们只关注字母的个别错误，而不考虑插入或删除操作。这种改进带来了一定的效果，但仍有很多可以尝试的改进方法来进一步提高准确率。 #### 作者归属分析概述 作者归属分析主要是一项文本挖掘任务，旨在仅根据作者的写作内容来识别作者的某些特征，如年龄、性别或背景等。在具体的作者归属任务中，我们的目标是确定一组作者中谁写了某一特定文档，这是一个典型的分类任务。在很多方面，作者归属分析任务会使用标准的数据挖掘方法，如交叉验证、特征提取和分类算法。 作者归属分析有其风格计量学的背景，该学科研究作者的写作风格。其基本理念是，每个人学习语言的方式略有不同，通过衡量人们写作中的细微差别，仅根据写作内容就能区分不同的作者。历史上，这个问题是通过手动分析和统计来解决的，这表明它可以通过数据挖掘实现自动化。现代的作者归属分析研究几乎完全基于数据挖掘，但仍有相当一部分工作是通过更手动的语言风格分析来完成的。 作者归属分析有许多子问题，主要包括： - **作者特征分析**：根据写作内容确定作者的年龄、性别或其他特征。例如，通过观察某人说英语的特定方式来检测其母语。 - **作者验证**：检查某一文档的作者是否也写了另一文档。这在法律法庭场景中是常见的问题，例如分析嫌疑人的写作风格是否与勒索信匹配。 - **作者聚类**：这是作者验证的扩展，使用聚类分析将大量文档分组，每个组由同一作者撰写。 然而，最常见的作者归属分析研究形式是作者归属任务，即尝试预测一组作者中谁写了给定的文档。 #### 作者归属分析的应用场景 作者归属分析有很多应用场景，许多场景涉及验证作者身份、证明共同作者身份/出处或将社交媒体个人资料与现实世界的用户关联起来。 在历史方面，我们可以使用作者归属分析来验证某些文档是否确实由其声称的作者撰写。有争议的作者身份声明包括莎士比亚的一些戏剧、美国建国时期的《联邦党人文集》以及其他历史文本。作者归属研究本身不能证明作者身份，但可以为给定的理论提供支持或反对的证据。例如，我们可以分析莎士比亚的戏剧来确定他的写作风格，然后测试某首十四行诗是否真的出自他之手。 在现代，作者归属分析可用于关联社交网络账户。例如，恶意在线用户可能会在多个在线社交网络上创建账户，能够关联这些账户可以让当局追踪到特定账户的用户，例如当该账户骚扰其他在线用户时。 此外，作者归属分析还可以在法庭上作为专家证词的依据，以确定某人是否写了某一文档。例如，嫌疑人可能被指控写了一封骚扰他人的电子邮件，作者归属分析可以确定该人是否有可能确实写了该文档。在解决作者身份被盗用的纠纷时，作者归属分析也可以提供证据，判断哪一位作者更有可能是真正的作者。 不过，作者归属分析并非万无一失。最近的一项研究发现，让未经训练的人隐藏自己的写作风格会使文档的作者归属变得相当困难。该研究还进行了一个模仿练习，让人们模仿他人的写作风格，结果表明这种模仿相当可靠，伪造的文档通常会被归为被模仿者的作品。尽管存在这些问题，作者归属分析在越来越多的领域中证明了其有用性，是一个值得研究的数据挖掘问题。 #### 作者归属分析的问题界定 作者归属是一个分类任务，我们有一组候选作者、每个作者的一组文档（训练集）以及一组作者身份未知的文档（测试集）。如果未知作者身份的文档肯定属于其中一个候选作者，我们称之为封闭问题；如果不能确定，则称之为开放问题。这种区分不仅适用于作者归属分析，任何实际类别可能不在训练集中的数据挖掘应用都被视为开放问题，任务是找到候选作者或选择都不是。 在作者归属分析中，我们通常对任务有两个限制： - 仅使用文档的内容信息，而不使用写作时间、交付方式、手写风格等元数据。虽然有方法可以结合这些不同类型信息的模型，但这通常不被视为作者归属分析，而更多地属于数据融合应用。 - 不关注文档的主题，而是寻找更显著的特征，如单词使用、标点符号和其他基于文本的特征。原因是一个人可以写很多不同的主题，关注写作主题并不能很好地建模其实际的写作风格。关注主题词还可能导致对训练数据的过拟合，例如，如果通过看某本书来建模我的写作风格，可能会得出“数据挖掘”这个词代表我的风格，但实际上我也会写其他主题的内容。 从这里开始，执行作者归属分析的流程与之前开发的流程类似。首先，从文本中提取特征；然后，对这些特征进行一些特征选择；最后，训练一个分类算法来拟合模型，从而可以预测文档的类别（即作者）。 #### 数据获取与处理 我们使用来自 Project Gutenberg（www.gutenberg.org）的一组书籍作为数据，这是一个公共领域文学作品的存储库。用于实验的书籍来自不同的作者： | 作者 | 书籍数量 | | ---- | ---- | | Booth Tarkington | 22 本 | | Charles Dickens | 44 本 | | Edith Nesbit | 10 本 | | Arthur Conan Doyle | 51 本 | | Mark Twain | 29 本 | | Sir Richard Francis Burton | 11 本 | | Emile Gaboriau | 10 本 | 总体而言，有来自 7 位作者的 177 篇文档，提供了大量的文本供我们处理。代码包中提供了完整的书籍标题列表、下载链接以及自动获取这些书籍的脚本。 为了下载这些书籍，我们使用 `requests` 库将文件下载到数据目录中。具体操作步骤如下： 1. 设置数据目录： ```python import os import sys data_folder = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Data", "books") ``` 2. 运行代码包中的脚本从 Project Gutenberg 下载每本书籍，脚本会将书籍放置在数据目录的相应子文件夹中。具体操作如下： - 从代码包的 Chapter 9 文件夹中下载 `getdata.py` 脚本，并保存到你的笔记本文件夹中。 - 在新单元格中输入 `!load getdata.py`。 - 在 IPython Notebook 中，按下 `Shift + Enter` 运行该单元格，将脚本加载到单元格中。 - 再次点击代码，按下 `Shift + Enter` 运行脚本本身。这可能需要一些时间，完成后会打印一条消息提示。 在查看这些文件后，我们会发现很多文件从数据分析的角度来看比较杂乱，文件开头有大量的 Project Gutenberg 免责声明，在进行分析之前需要将其移除。为了确保结果的可重复性，我们在加载文件时进行预处理，而不是直接修改磁盘上的文件。具体代码如下： ```python def clean_book(document): lines = document.split("\n") start = 0 end = len(lines) for i in range(len(lines)): line = lines[i] if line.startswith("*** START OF THIS P ```