搜狐新闻文本分类与分析

【实验目的】

掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；
掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；
掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；
利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；
掌握评价分类器性能的评估方法。

【实验要求】

文本类别数：>=10类；
训练集文档数：>=500000篇；每类平均50000篇。
测试集文档数：>=500000篇；每类平均50000篇（）

【实验内容】

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1.训练集获取

本次实验采用搜狗新闻语料库（http://www.sogou.com/labs/resource/list_news.php），本次实验使用的使搜狐新闻数据，历史完整版下载下来解压缩为3.3GB。下载完成后解压缩如图：

2.文本预处理

上图中每个文档大致内容如下：

可以看到文件含有大量多余信息，文本预处理的目的是提取其中的文本并存入对应分类的文件夹中，这里确定分类标签的依据是 < url>标签中的字段，例如< url>http://sports.sohu.com/20080128/n254928174.shtml< /url>，则其文本对应的标签为sports。另外，需要注意原始文本为ANSI编码，在执行提取文本操作前应该转换其编码为UTF-8，否则后续执行会出错。下面贴上转换编码以及提取文本的python代码：

# -*- coding:UTF-8 -*-				#转换编码
import os
import codecs
import chardet

def list_folders_files(path):
    """
    返回 "文件夹" 和 "文件" 名字
    :param path: "文件夹"和"文件"所在的路径
    :return:  (list_folders, list_files)
            :list_folders: 文件夹
            :list_files: 文件
    """
    list_files = []
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        for file in files:
            list_files.append(path+'\\'+file)
        
    return list_files

def convert(file, in_enc = "ANSI", out_enc = "utf-8"):
    in_enc = in_enc.upper()
    out_enc = out_enc.upper()

    try:
        print("convert [ " + file.split('\\')[-1] + " ].....From " + in_enc + " --> " + out_enc)
        f = codecs.open(file, 'r', in_enc, "ignore")
        new_content = f.read()
        codecs.open(file, 'w', out_enc).write(new_content)
    except IOError as err:
        print("I/O error: {0}".format(err))


path = 'C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_all\SogouCS'
lists = list_folders_files(path)
for list in lists:
    convert(list, 'GB2312', 'UTF-8')

import os
from xml.dom import minidom
from urlparse import urlparse
import codecs
import importlib
import sys
import re
import io
default_encoding = 'utf-8'
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(default_encoding)

file_dir = 'C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_after2'
""" for root, dirs, files in os.walk('C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_before2'):
        for f in files:
            print(f)
            print(f)
            tmp_dir = 'C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_after2' + '\\' + f 
            text_init_dir = file_dir + '\\' + f
            print text_init_dir
            file_source = open(text_init_dir, 'r')
            ok_file = open(tmp_dir, 'w')
            ok_file.close() """

main_config = 'C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_after2'

for root, dirs, files in os.walk('C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\sougou_after2'):
    for file in files:
        text = open(main_config +'\\' + file, 'rb').read().decode("UTF-8")
        content = re.findall('<url>(.*?)</url>.*?<contenttitle>(.*?)</contenttitle>.*?<content>(.*?)</content>', text, re.S)
        for news in content:
            url_title     = news[0]
            content_title = news[1]
            news_text     = news[2]
            title = re.findall('http://(.*?).sohu.com', url_title)[0]
            if len(title)>0 and len(news_text)>30:
                print('[{}][{}][{}]'.format(file, title, content_title))
                save_config = main_config + '\\' + title
                if not os.path.exists(save_config):
                    os.makedirs(save_config)
                else:
                    print('Is Exists')
                f = open('{}/{}.txt'.format(save_config, (len(os.listdir(save_config)) + 1)), 'w')
                f.write(news_text)
                f.close()

转换后目录结构如下：

其中每个文件夹包含代表一个类，共18类。每个txt文档包含一则新闻消息。至此预处理完毕。

2.数据清洗与特征提取

查看数据特征

为了符合短文本分类的特性，用以下代码查看以数据集下各个文本在长度上的分类。

import os											#此段代码依次读取各个文本分类文件夹中txt文档，获取长度后存入lists中
import numpy as np								     #lists[i],其中i表示文本长度，lists[i]的值表示文本长度为i的文本个数
import matplotlib.pyplot as plt

lists = [0]
lists = lists*20001
def EnumPathFiles(path, callback):
    if not os.path.isdir(path):
        print('Error:"',path,'" is not a directory or does not exist.')
        return
    list_dirs = os.walk(path)

    for root, dirs, files in list_dirs:
        for d in dirs:
            print(d)
            EnumPathFiles(os.path.join(root, d), callback)
        for f in files:
            callback(root, f)

def callback1(path, filename):
    textpath =  path+'\\'+filename
    print(textpath)
    text = open(textpath,'rb').read()
    length = len(text)/3
    if length <= 20000:
        lists[length]+=1

if __name__ == '__main__':
    EnumPathFiles(r'C:\\Users\\iloveacm\\pytorch\\sohu\\sougou_all', callback1)
    m = np.array(lists)
    np.save('demo.npy',m)
    a=np.load('demo.npy')
    graphTable=a.tolist()
    print(graphTable)

根据上面得到的数组画图，结果如下

# -*- coding:UTF-8 -*-
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a=np.load('demo.npy')
graphTable=a.tolist()
#print(graphTable)
plt.plot(graphTable)
plt.ylabel('the number of texts')    #x轴代表文本的长度，y轴代表文本长度为x的文本数量
plt.xlabel('the length of text')
plt.axis([0,3000,0,3000])
plt.show()

可以看到，绝大部分文档长度集中在小于等于500的长度范围内。

分词

本文采用结巴分词，分词的同时去除一次些中文停用词，即一些没有意义的词语，如：即，而已，等等。与此同时，去除标点符号，标点符号包含在停用词列表中。这是本实验采用的停用词列表。下面是处理停用词代码

#encoding=utf-8								#遍历文件，用ProsessofWords处理文件
import jieba
import os
import numpy as np
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

def EnumPathFiles(path, callback, stop_words_list):
    if not os.path.isdir(path):
        print('Error:"',path,'" is not a directory or does not exist.')
        return
    list_dirs = os.walk(path)

    for root, dirs, files in list_dirs:
        for d in dirs:
            print(d)
            EnumPathFiles(os.path.join(root, d), callback, stop_words_list)
        for f in files:
            callback(root, f, stop_words_list)
        
def ProsessofWords(textpath, stop_words_list):
    f = open(textpath,'r')
    text = f.read()
    f.close()
    result  = list()
    outstr = ''
    seg_list = jieba.cut(text,cut_all=False)
    for word in seg_list:
        if word not in stop_words_list:
            if word != '\t':
                outstr += word
                outstr += " "
    f = open(textpath,'w+')
    f.write(outstr)
    f.close()

def callback1(path, filename, stop_words_list):
    textpath =  path+'\\'+filename
    print(textpath)
    ProsessofWords(textpath, stop_words_list)

if __name__ == '__main__':
    stopwords_file = "C:\Users\iloveacm\pytorch\sohu\\stop_words2.txt"
    stop_f = open(stopwords_file, "r")
    stop_words = list()
    for line in stop_f.readlines():
        line = line.strip()
        if not len(line):
            continue
        stop_words.append(line)
    stop_f.close()
    print(len(stop_words))

    EnumPathFiles(r'C:\\Users\\iloveacm\\pytorch\sohu\sougou_all', callback1, stop_words)

结果示例如下

为了能够适应keras的读取数据格式，用以下代码整理并为每条数据打上标签。最后得到以下结果文件：

（1）新闻文本数据，每行 1 条新闻，每条新闻由若干个词组成，词之间以空格隔开，总共428993行，并且做了截断处理，只选取了前大约1000个汉字；

（2）新闻标签数据，每行 1 个数字，对应这条新闻所属的类别编号，训练标签428993行；

新闻标签如下

dict = {'2008': '1', 'business':'2', 'hourse': '3', 'it': '4', 'learning':'5', 'news':'6', 'sports':'7', 'travel':'8', 'women':'9', 'yule':'10'}

处理代码如下

#encoding=utf-8
import os

def merge_file(path):
    files = os.listdir(path)
    print(files)
    dict = {'2008': '1', 'business':'2', 'hourse': '3', 'it': '4', 'learning':'5', 'news':'6', 'sports':'7', 'travel':'8', 'women':'9', 'yule':'10'}
    outfile_train = 'C:\\Users\\iloveacm\\pytorch\\sohu\\train.txt'
    outfile_label = 'C:\\Users\\iloveacm\\pytorch\\sohu\\label.txt'
    result_train = open(outfile_train, 'a')
    result_label = open(outfile_label, 'a')
    for file in files:
        text_dir = path + '\\' + file
        texts = os.listdir(text_dir)
        for text in texts:
            txt_file_dir = text_dir + '\\' + text
            print(txt_file_dir)
            f= open(txt_file_dir,'r')
            content = f.read()
            if len(content) > 3000:
                content = content.decode('utf8')[0:3000].encode('utf8')			#截取字段

            result_train.write(content+'\n')		#合并文件
            result_label.write(dict[file]+'\n')
    result_label.close()
    result_train.close()

if __name__=="__main__":
    path = r"C:\\Users\\iloveacm\\pytorch\\sohu\\sougou_all"
    merge_file(path)

至此，数据预处理，数据清洗以及数据集准备阶段完毕。

3.分类算法

本实验机器学习算法的选择参考这篇文章（搜狐新闻文本分类：机器学习大乱斗），下图是文章给出的各个算法的比较：

CNN模型：

模型代码以及模型示意图如下：

跑起来发现验证集准确率异常低，仔细一想是因为数据集是按种类分割，所以验证集上的种类未被训练过。

对模型进行改正后结果如下：

训练集上准确率0.9792，验证集准确率0.9020，训练集损失0.0596，验证集损失0.3829，用时22分钟，

CNN_WORD2VEC:

训练集上准确率达到了0.8648，验证集上达到了0.8683，训练集损失0.4064，验证集损失0.3978，用时8.75分钟

LSTM：

训练集上准确率达到了0.9957，验证集上达到了0.9684，训练集损失0.0158，验证集损失0.1326，用时32.7分钟

LSTM_W2V:

训练集上准确率达到了0.9206，验证集上达到了0.9327，训练集损失0.2390，验证集损失0.2021，用时21.3分钟

从上面四个例子可以看到，用了词向量模型节省了时间但是准确率反而有所下降。

MLP:

训练集上准确率0.9930，验证集准确率0.9472，训练集损失0.0287，验证集损失0.2608，用时22分钟

MLP这里由于内存不足，将Tokenizer(num_words)中num_words设置为5000，即取前5000个词作为训练目标。

对比表格如下

	数据集准确率	验证集准确率	训练集损失	验证集损失	时间花费
CNN	0.9792	0.9020	0.0596	0.3829	22分钟
CNN_W2V	0.8648	0.8683	0.4064	0.3978	8.75分钟
LSTM	0.9957	0.9684	0.0158	0.1326	32.7分钟
LSTM_W2V	0.9206	0.9327	0.2390	0.2021	21.3分钟
MLP	0.9930	0.9472	0.0287	0.2608	5分钟（20）

其中MLP训练较快，大约15秒一个epoch，所以训练了20个epoch

参考文章

搜狐新闻文本分类：机器学习大乱斗

posted @ 2020-10-06 15:45 iloveacm 阅读(2172) 评论(2) 编辑收藏举报

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