基于协同训练的半监督文本分类算法

标签： 半监督学习，文本分类
作者：炼己者

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半监督学习文本分类系列

用半监督算法做文本分类(sklearn)
sklearn半监督学习(sklearn)
基于自训练的半监督文本分类算法

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一. 摘要

本文主要讲述基于协同训练的半监督算法做文本分类，用三个差异性比较大的分类器对未标注数据进行标注，它们可以进行交叉验证，大大提升了对未标注数据标记的置信度(简单理解就是三个分类器同时对一个未标注数据标记一样的标签，那么这个标签就可信了)，从而提高分类器标注的准确率

二. 操作流程

1. 文本预处理

这里就不再赘述，参考这篇文章：中文文本预处理流程
这上面的流程很完整，而且有代码，你只需要按着那个操作来即可

2. 协同训练的操作方法

操作思路：

1. 把数据data平均分成三份data1,data2,data3(也就是把上面操作之后得到的文本向量均分成三份)
2. 写一个函数：包含三个分类算法。就是构建三个差异性较大的分类器，我采用的是SVM，贝叶斯，xgboost三种算法。
3. 用data1训练SVM分类器，用data2训练贝叶斯分类器，用data3训练xgboost分类器。这样我们就得到了三个初步训练好的分类器。
4. 接下来就是对剩下的所有未标注数据进行操作了，未标注数据一条一条过
   操作思路：假设有10条未标注数据，第一条取出来了，三个分类器对它进行预测。有以下三种可能：

• 如果大家预测的都一样，那就把它连同预测的标签加入到总的训练集data里。
• 如果有两个预测的一样，另外一个分类器预测的不一样，比如SVM和贝叶斯预测的一样，xgboost的不一样，就把它们俩的标注结果放到data3里，然后再让xgboost对更新的data3进行训练。
• 如果大家都预测的不一样，就把它放回未标注数据中

这样操作的目的就是为了不断地训练三个分类器，让它们最终对未标注数据预测的结果一样。这样一条一条未标注数据地过，直到未标注数据为空，最终过完。

3. 测试结果

我选了5000条数据进行预测。

测试的操作流程

1. 把测试数据用同样的方法转化成文本向量
2. 上面训练过程中会保存模型，怎么操作可以看这篇文章 ：
   如何保存sklearn训练好的算法模型
3. 你把所有的模型都保存到一个目录下了，那么我们进行预测的时候怎么批量地读取这些模型呢？简单地说就是怎么把目录下所有的文件的文件名读取到一个列表上。看这里—— python如何获取目录下的所有文件名
4. 读取模型，调用sklearn里的函数计算精度。因为保存的模型太多了，我是每种模型取100个左右，做测试，然后画折线图，看看精度的变化情况。

先放图，看结果

1）这是svm的结果，我们发现训练到后面，模型的效果在降低

2）这是bayes的结果，一开始有点诡异，但后面趋于稳定

3）这是xgboost的结果，很鬼畜，不知道为什么会如此波动

从模型效果上来讲，我选出了每种模型效果最好的情况

SVM：0.62
bayes：0.67
xgboost：0.75

4.结论

从图中观察，我们发现：svm先升后降，bayes先升后稳定，而xgboost很鬼畜。但是效果xgboost是最强的。这里面的原因我知识有限，暂时无法解释，大伙要是有什么想法可以在底下评论，我们可以交流交流