自然语言处理中的文本分类、回归与序列建模

# 自然语言处理中的文本分类、回归与序列建模 ## 1. 文本分类与回归的常用模型 ### 1.1 朴素贝叶斯（Naïve Bayes） 朴素贝叶斯得名于其特征相互独立的假设，它会基于特征值来估计类别的概率。虽然从语言学和常识来看，单词并非相互独立，但朴素贝叶斯仍是文本分类中常用的基线模型。其计算的概率与TF.IDF类似，公式如下： \[P(class|term_1, term_2, \ldots, term_N) = \frac{P(class) \prod_{i = 1}^{N} P(term_i|class)}{\sum_{k = 1}^{K} P(class_k) \prod_{i = 1}^{N} P(term_i|class_k)}\] 若某个词在所有类别中都很常见，它对该值的贡献不大；若某个词是特定类别文档所独有的，则对朴素贝叶斯来说是重要特征，这与IDF降低常见词重要性的方式类似。 ### 1.2 线性模型（Linear Models） 线性回归和逻辑回归等线性模型假设预测变量相互独立。在高维空间中，查看交互作用的方法并不适用。若使用线性模型，需在特征工程上投入更多精力，更积极地减少特征数量。 ### 1.3 决策/回归树（Decision/Regression Trees） 决策树和回归树能学习非线性关系，且对特征独立性无假设。但稀疏特征会对其产生不利影响，信息增益等分裂准则更倾向于选择固有熵较小（相对不常见的词）的变量进行分裂，同时文档频率较高（方差较大）的词也更受青睐。可通过更积极地去除停用词来缓解这些问题。基于树的模型的一大优点是易于解释模型输出，便于检查学习算法是否构建了合理的模型。 ### 1.4 深度学习算法（Deep Learning Algorithms） 神经网络擅长学习复杂函数，但需要大量数据，且所需数据量会随参数数量快速增加。若使用词袋法，第一层的参数数量将是词汇表大小乘以第一个隐藏层的大小，这会导致学习单词的中间表示耗时过长，还可能引发过拟合。使用词嵌入是个不错的选择，可减少分类或回归模型需要学习的参数数量。 在进行自然语言处理或机器学习时，要明确对数据的期望。训练和部署深度学习模型通常比传统机器学习模型更复杂，应先尝试最简单的方法。 ## 2. 文本分类与回归的迭代流程 ### 2.1 迭代流程步骤 文本分类或回归项目中，迭代周期至关重要，具体步骤如下： 1. **获取数据**：这通常是项目中最耗时的部分，无论数据是否维护良好、文档完善，都必须对其进行验证。 2. **查看数据**：处理结构化或非结构化数据时，一般都需对数据进行预处理。对于结构化数据，常需去除无效值或对字段进行归一化；对于文本数据，情况更复杂，可能需根据业务逻辑设定最小或最大长度，或根据元数据移除某些文档。此外，要检查文档编码并转换为通用编码（如UTF - 8），同时创建一个保留集，即使使用交叉验证而非训练 - 测试分割，保留一个完全未使用过的保留集也很重要，因为文本数据容易过拟合。 3. **处理数据**：与查看数据类似，需对数据进行预处理，包括去除无效值、归一化、处理文本数据的业务逻辑、检查编码和创建保留集等。 4. **特征工程**：数据处理完成后，可创建特征向量。创建特征后，应对特征进行基本的探索性分析，如查看词汇分布，也可使用主题模型（后续会详细介绍），它能为模型创建提供见解并帮助发现错误。由于自然语言处理的特征工程通常比结构化数据的特征工程更复杂，应将特征工程阶段与建模放在同一管道中，以优化模型超参数和特征工程参数。 5. **建模**：需选择合适的算法，并设定基线。文本分类和回归问题常用的基线模型有逻辑回归、朴素贝叶斯和决策树。确定特征和算法后，即可训练模型。 6. **评估**：查看数据和指标都很重要，应使用交叉验证或在专用验证集上进行迭代，保留集需留到准备投入生产时再使用。 7. **审查**：尽可能让更多人审查整个流程： - **审查代码**：若他人不熟悉数据，数据处理代码可能难以审查，此时详细的文档很重要。 - **审查数据**：可与主题专家一起审查数据，也可让完全不熟悉数据的人参与。 - **审查特征**：创建的特征应合理，可与领域专家一起审查；若特征过于抽象，可与有类似模型构建经验的人一起审查特征背后的理论。 - **审查模型**：在建模项目中，容易陷入细节，因此审查所选算法的原理和输出很重要。 - **审查指标**：应能清晰解释指标，尤其是用于业务决策的指标。若难以找到合适的指标，可能说明问题的解决方法不够理想，有时将分类问题转化为排序问题可能更好。 - **审查文档**：确保整个流程有良好的文档记录，以保证可重复性。 验证基线模型后，需判断其是否适合投入生产。若合适，可部署；否则，需重新查看数据，开始改进指标。 ### 2.2 示例代码 以下是一个使用朴素贝叶斯分类器预测文档所属新闻组的示例代码： ```python train, test = texts.randomSplit([0.8, 0.2], seed=123) stopwords = set(StopWordsRemover.loadDefaultStopWords("english")) sw_remover = StopWordsRemover() \ .setInputCol("normalized") \ .setOutputCol("filtered") \ .setStopWords(list(stopwords)) count_vectorizer = CountVectorizer(inputCol='filtered', outputCol='tf', minDF=10) idf = IDF(inputCol='tf', outputCol='tfidf', minDocFreq=10) text_processing_pipeline = Pipeline(stages=[ assembler, sentence, tokenizer, lemmatizer, normalizer, finisher, sw_remover, count_vectorizer, idf ]) from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer from pyspark.ml.classification import * from pyspark.ml.tuning import * from pyspark.ml.evaluation import * label_indexer = StringIndexer(inputCol='newsgroup', outputCol='label').fit(texts) naive_bayes = NaiveBayes(featuresCol='tfidf') prediction_deindexer = IndexToString(inputCol='prediction', outputCol='pred_newsgroup', labels=label_indexer.labels) pipeline = Pipeline(stages=[ text_processing_pipeline, label_indexer, naive_bayes, prediction_deindexer ]) model = pipeline.fit(train) train_predicted = model.transform(train) test_predicted = model.transform(test) evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(metricName='f1') print('f1', evaluator.evaluate(train_predicted)) print('f1', evaluator.evaluate(test_predicted)) ``` 从输出结果来看，训练数据的F1分数为0.946056760284357，测试数据的F1分数为0.6508170558