论文首次处理流程及代码
原始文件格式说明：
新浪微博sina_weibo.data：
關鍵詞 微博id 用户id 微博url 創建時間 内容 頭像url 視頻url 音樂url 發博來源 轉發數 評論數 贊數 所轉發微博id 所評論微博id（目前都是0） 抓取時間
微博大V新浪微博： 微博id 用户id 微博url 創建時間 内容 頭像url 視頻url 音樂url 發博來源 轉發數 評論數 贊數 所轉發微博id 所評論微博id（目前都是0） 抓取時間 新浪用户信息： 用户id 昵稱 property domainname 性别 描述 用户類型 認證原因 location 省份/城市 null 圖片url 博客url 微號 生日 星座 關注數 粉絲數 微博數 qq msn mail 性取向 情感狀况 血型 關注列表 粉絲列表 標簽列表 創建時間 更新時間
<program>.tilte(也经过通过grep ‘节目名称’)
微博内容 创建时间 用户id
<program>.uniq (对微博内容进行去重)
微博内容 创建时间 用户id
1，将原始文件sina.data首先使用文件进行过滤
(1)按照节目名称过滤出各个节目对应的子文件，并提取出对应字段，对于一个节目名称有多种叫法的，使用多种叫法，最终再进行合并
1 #!/bin/bash 2 root_dir=/home/bobo/paperFormal 3 conf_dir="$root_dir"/conf 4 raw_data_dir="$root_dir"/raw_data 5 source_file=$raw_data_dir/sina_weibo.data 6 7 echo "read file_name_list and filter by title.." 8 while read line 9 do 10 rm -rf $raw_data_dir/$line 11 mkdir $raw_data_dir/$line 12 cat $source_file | grep $line | awk -F'\t' '{print $6"\t"$5"\t"$3}'>$raw_dat a_dir/$line/$line.title 13 done<$conf_dir/program_name.list
将一个名称有集中叫法的文件合并，包括“扰民了你”、“绕民了您”；“想你的365天”，“想你365天”；“群发的我不回”、“群发短信我不回”；“英雄组歌”、“英雄赞歌”，“盛世欢歌”，“欢歌”；，其中英雄赞歌可能有点问题，不建议使用
（这个数据实在自己老式的笔记本上paperFormal目录下）
(2)去除微博中的短链接，之后再对内容进行去重处理，
14 15 echo "uniq the weibo content" 16 program_list=`ls $raw_data_dir` 17 for program_name in $program_list 18 do 19 echo $program_name >> $root_dir/data.statics 20 wc -l $raw_data_dir/$program_name/$program_name.title >> data.statc is 21 cat $raw_data_dir/$program_name/$program_name.title | sort -t ' ' -k 1 | awk -F'\t' '{print $2"\t"$3"\t"$1}' | uniq -f 2 | awk -F'\t' '{print $3 "\t"$1"\t"$2}' > $raw_data_dir/$program_name/$program_name.uniq 22 wc -l $raw_data_dir/$program_name/$program_name.uniq >> data.statci s 23 echo "$program_name" is done! 24 done
sed -i '1,$s/http:\/\/t\.cn\/[a-zA-Z0-9]\{7\}//g' *.sample cat *.sample | awk -F'\t' '{print $1"\t"$3"\t"$4"\t"$2}' | uniq -f 3 | awk -F'\t' '{print $1"\t"$4"\t"$2"\t"$3}'
以上步骤其实可以合并和改进，而且可以看出，将内容放在一行的最后一列字段便于进行去重
最后一团圆饭.sample为例，所有微博都包含“团圆饭”这个词。实验目的，去除“团圆饭”这个词的歧义性。
经过通过标题筛选，去除链接，文本去重之后。剩余样本1184条，其中正样本为569，负样本为615
方法一、利用TF-IDF加权，
接下来，对单个词进行tf-idf加权，其中出现了一个bug，文件输出的时候，记住及时flush的重要性！（在老式笔记本paperProgram的工程目录下）
其中出现了一个bug，文件输出的时候，记住及时flush的重要性！
tf-idf的输出文件为团圆饭.tfidf;word_id.map
使用航总的深度学习进行分类。
利用tf-idf进行加权，将标注数据分为三类。
训练集：data.train(369条负样本，342条正样本)
测试集：data.test(123条负样本，123条正样本)
验证集：data.verfied(123条负样本，123条正样本)
利用svm进行分类：
最终结果的准确率为：
方法二，抽取属性进行加权
1.Features Based On Show Titles:节目名称集（某个特定节目，可能有多种叫法，如欢歌这个节目，有的网站又叫做盛世欢歌，对于一个节目，用其的名称搜索得到备选微博<难道使用>）（0，1加权） 2.General Features based on Terms which is related to TV watching: 该特征集包括tv_terms（0.5）: 观看、收看、演出、播出、表演、节目、电视； Network_terms: 央视、中央电视台（0.25）； Context_genres:春晚、春节联欢晚会（0.25）<.这两个实际中还是pass吧，因为采用的貌似是组合搜索> （这个对于每一个节目都适应，使用祝博的同义词拓展可以拓展一下） 3.Features Based on Show genres:（或者叫做show profile） 包括actors_genres: 节目对应的演员名称（1）， Category_genres（1）:节目对应的类型特征，如歌曲、小品、相声、舞蹈、歌舞等 对于节目类别可以进行近义词拓展 3） Features based on rules (on negative rules) 3.1）词频规则：寻找出现共同出现次数高的词： 和正样本同时出现次数多的词：统计正样本中和title同时出现次数高的词频，选择top20 和负样本同时出现次数多的词：统计负样本中和title同时出现次数高的词频，选择top20 以上按照词出现的次数进行归一化：word_time/max_word_time。这个维度为20+20=40 搭配规则：寻找常见搭配： 以节目名称，向前找一位，向后找一位，去常见搭配的top10（这个维度为20） 正样本中的常见搭配： 负样本中的常见搭配： 如果微博中出现常见搭配：（+-）
自己分别使用了自己的加权方法，word-bag的加权方法，tf-idf的加权方法，并检验了相应的分类指标：precision,recall,accuracy,f,roc
代码如下：
#!/usr/python #!-*-coding=utf8-*- import numpy as np import random from sklearn import cross_validation from sklearn import svm from sklearn import metrics from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import pylab as pl root_dir='/home/bobo/paperProgram' def preDataByWordBag(): print "start to preDataBywordBag..." in_file_name=root_dir+'/raw_data/tuanyuanfan.fenci' v=CountVectorizer(min_df=1) corpus=list() label_list=list() with open(in_file_name) as in_file: for line in in_file: label_list.append(int(line.strip().split('\t')[0])) corpus.append(line.strip().split('\t')[1]) data_list=v.fit_transform(corpus) label_list=np.array(label_list) return (data_list,label_list) def preDataByTfidf(): print "start to preDataByTfIdf..." in_file_name=root_dir+'/raw_data/tuanyuanfan.fenci' v=TfidfVectorizer(min_df=1) corpus=list() label_list=list() with open(in_file_name) as in_file: for line in in_file: label_list.append(int(line.strip().split('\t')[0])) corpus.append(line.strip().split('\t')[1]) data_list=v.fit_transform(corpus) label_list=np.array(label_list) return (data_list,label_list) def preData(): print "start to preDataByMyOwn..." in_file_name=root_dir+'/raw_data/tuyuanfan.weight1' label_list=list() data_list=list() with open(in_file_name) as in_file: for line in in_file: line_list=list() label_list.append(int(line.strip().split('\t')[0])) all_features=line.strip().split('\t')[1:] for feature in all_features: line_list.append(float(feature)) data_list.append(line_list) data_list=np.array(data_list) # print data_list label_list=np.array(label_list) # print label_list print "datePre is done..." return (data_list,label_list) def trainModel(data,classifier,n_folds=5): print "start to trainModel..." x=data[0] y=data[1] #shupple samples n_samples,n_features=x.shape print "n_samples:"+str(n_samples)+";n_features"+str(n_features) p=range(n_samples) random.seed(0) random.shuffle(p) x,y=x[p],y[p] #cross_validation cv=cross_validation.KFold(len(y),n_folds=5) mean_tpr=0.0 mean_fpr=np.linspace(0,1,100) mean_recall=0.0 mean_accuracy=0.0 mean_f=0.0 mean_precision=0.0 for i,(train,test) in enumerate(cv): print "the "+str(i)+"times validation..." classifier.fit(x[train],y[train]) y_true,y_pred=y[test],classifier.predict(x[test]) mean_precision+=metrics.precision_score(y_true,y_pred) mean_recall+=metrics.recall_score(y_true,y_pred) # mean_accuracy+=metrics.accuracy_score(y_true,y_pred) mean_accuracy+=classifier.score(x[test],y_true) mean_f+=metrics.fbeta_score(y_true,y_pred,beta=1) probas_=classifier.predict_proba(x[test]) fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(y[test],probas_[:,1]) mean_tpr+=np.interp(mean_fpr,fpr,tpr) mean_tpr[0]=0.0 roc_auc=metrics.auc(fpr,tpr) pl.plot(fpr,tpr,lw=1,label='ROC fold %d (area=%0.2f)'%(i,roc_auc)) pl.plot([0,1],[0,1],'--',color=(0.6,0.6,0.6),label='luck') mean_precision/=len(cv) mean_recall/=len(cv) mean_f/=len(cv) mean_accuracy/=len(cv) print("mean_precision:%0.2f,mean_recall:%0.2f,mean_f:%0.2f,mean_accuracy:%0.2f " % (mean_precision,mean_recall,mean_f,mean_accuracy)) mean_tpr/=len(cv) mean_tpr[-1]=1.0 mean_auc=metrics.auc(mean_fpr,mean_tpr) pl.plot(mean_fpr,mean_tpr,'k--',label='Mean ROC (area=%0.2f)'% mean_auc,lw=2) pl.xlim([-0.05,1.05]) pl.ylim([-0.05,1.05]) pl.xlabel('False Positive Rate') pl.ylabel('True Positive Rate') pl.title('ROC') pl.legend(loc="lower right") pl.show() def removeOneFeatureThenTrain(data,clf): x=data[0] y=data[1] n_samples,n_features=x.shape for i in range(n_features): print 'remove ' + str(i+1) + ' feture...' data_one=x[:,0:i] data_two=x[:,(i+1):n_features] data_leave=np.column_stack((data_one,data_two)) trainModel((data_leave,y),clf) def chooseSomeFeaturesThenTrain(data,clf,choose_index): x=data[0] y=data[1] (n_samples,n_features)=x.shape result_data=np.zeros(n_samples).reshape(n_samples,1) for i in choose_index: if i<1 or i > n_features: print 'error feature_index' return choose_column=x[:,(i-1)].reshape(n_samples,1) result_data=np.column_stack((result_data,choose_column)) result_data=(result_data[:,1:],y) trainModel(result_data,clf) def main(): #采用svm进行分类 clf=svm.SVC(kernel='linear',C=1,probability=True,random_state=0) #采用自己提取的属性赋权重 # print "using my own weight strategory..." # data=preData() # trainModel(data,clf) # #采用word-bag赋权重 # print "using wordBag strategory..." # data=preDataByWordBag() # trainModel(data,clf) #采用tf-idf赋权重 # print "using tfidf strategory..." # data=preDataByTfidf() # trainModel(data,clf) #利用系统的10倍交叉验证功能 #data_list=data[0] #label_list=data[1] #scores=cross_validation.cross_val_score(clf,data_list,label_list,cv=5) #print scores #print("Accuracy:%0.2f(+/-%0.2f)"%(scores.mean(),scores.std()**2)) #每次去除一个属性进行判断 print "begin to remove one feature at one time..." #data=preData() #removeOneFeatureThenTrain(data,clf) #每次选择若干属性组合进行判断 print "begin to choose some features.." data=preData() n_samples,n_features=data[0].shape for i in range(1,n_features+1): chooseSomeFeaturesThenTrain(data,clf,[i]) if __name__=='__main__': main()
结果如下：
自己的加权方法：
mean_precision:0.98,mean_recall:0.96,mean_f:0.97,mean_accuracy:0.97
wrod_bag的加权方法：
mean_precision:0.97,mean_recall:0.97,mean_f:0.97,mean_accuracy:0.97
tf-idf的加权方法：
mean_precision:1.00,mean_recall:0.95,mean_f:0.97,mean_accuracy:0.98
相关讨论：每次去除一个属性，差别不大，都在97%左右
每次仅仅使用一个属性（依次是演员名称，类别名称，正频词，负频词，正频搭配，负频搭配），结果是：
使用演员名称：
mean_precision:1.00,mean_recall:0.74,mean_f:0.85,mean_accuracy:0.87
使用节目类别：
mean_precision:0.98,mean_recall:0.90,mean_f:0.94,mean_accuracy:0.94
使用正频词汇：
mean_precision:0.96,mean_recall:0.94,mean_f:0.95,mean_accuracy:0.95
使用负频词汇：
mean_precision:0.79,mean_recall:0.93,mean_f:0.85,mean_accuracy:0.85
使用正向表达：
mean_precision:1.00,mean_recall:0.58,mean_f:0.73,mean_accuracy:0.80
使用负向表达：
mean_precision:0.96,mean_recall:0.94,mean_f:0.95,mean_accuracy:0.95
考虑祝博的同义词拓展库（对演员、节目类别，节目名称貌似都可以进行近义词拓展）
如果采用sina.data/经过关键词加权过滤的/处理后的，实验室台式机上的sina60.text文件作为祝博同义词拓展的训练输入（共1555171条）
执行语句为./distance sina60.bin
如果采用sina.unfiltered/没有经过关键词加权过滤的/作为同义词拓展库的训练数据（共9375516条） 作为祝博同义词拓展的训练输入（共）
该拓展库是利用从除夕、初一和初二这三天，所有关键词下的数据。经过文本去重、去除链接、表情、@、去除停用词之后，一共有
经过测试，还是使用sina.data的输出效果最好。
