編者按：文本分類是各類應(yīng)用中的一種基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)問題，近日，一篇關(guān)于文本分類的文章成功引起學(xué)界大牛和競賽機(jī)構(gòu)注意，讓他們在twitter上爭相轉(zhuǎn)載。那么，它到底講述了什么內(nèi)容呢？考慮到原文過長，本文是其中的（上）篇。

文本分類是一種應(yīng)用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于垃圾郵件識(shí)別及幫助論壇機(jī)器人標(biāo)記不當(dāng)評(píng)論。

當(dāng)然，以上只是文本分類的兩種常規(guī)應(yīng)用，它們處理的是預(yù)定義的二元分類問題。在多元分類任務(wù)中，算法分類主要基于本文中的關(guān)鍵詞

分類器標(biāo)記垃圾郵件，并把它們過濾到垃圾郵件文件夾中

另一種常見的文本分類是情感分析，它的目標(biāo)是識(shí)別文本內(nèi)容積極與否：文字所表達(dá)的思想類型。同樣的，這也是多元分類問題，我們可以采用二元的喜歡/不喜歡評(píng)級(jí)形式，也可以進(jìn)一步細(xì)化，如設(shè)成1星到5星的星級(jí)評(píng)級(jí)。情感分析的常見應(yīng)用包括分析影評(píng)，判斷消費(fèi)者是否喜歡這部電影，或者是分析大型商場的評(píng)論，推測普通大眾對某個(gè)品牌新產(chǎn)品的看法。

本指南將介紹一些解決文本分類問題的機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐，你可以從中學(xué)到：

用機(jī)器學(xué)習(xí)解決文本分類問題

如何為文本分類問題挑選正確的模型

如何用TensorFlow實(shí)現(xiàn)你選擇的模型

文本分類流程

第一步：收集數(shù)據(jù)

第二步：探索數(shù)據(jù)

第2.5步：選擇一個(gè)模型

第三步：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

第四步：構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估模型

第五步：調(diào)整超參數(shù)

第六步：部署模型

文本分類流程

第一步：收集數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)是解決任何監(jiān)督學(xué)習(xí)問題的最重要一步，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接決定著文本分類器的性能上限。

如果你沒有想要解決的的特定問題，或者只是對一般的文本分類感興趣，你可以直接用已經(jīng)開源的大量數(shù)據(jù)集。這個(gè)GitHub repo里可能包含不少你可以用到的鏈接：github.com/google/eng-edu/blob/master/ml/guides/textclassification/loaddata.py。

但是，如果你有一個(gè)待解決的特定問題，你就得先收集必要數(shù)據(jù)。當(dāng)然，有些數(shù)據(jù)是現(xiàn)成的，一些組織會(huì)提供訪問其數(shù)據(jù)的公共API，比如Twitter API或NY Times API，如果有用，你可以直接通過它們來解決自己的問題。

以下是收集數(shù)據(jù)過程中的一些注意事項(xiàng)：

如果使用公共API，請?jiān)谑褂们跋乳喿x它們的使用限制，比如某些API會(huì)對你的訪問速度設(shè)限。

收集訓(xùn)練樣本的量永遠(yuǎn)是越多越好，這有助于模型更好地概括。

如果涉及分類，確保每個(gè)類的樣本數(shù)量不會(huì)過度失衡，換句話說，每個(gè)類中都應(yīng)該有相當(dāng)數(shù)量的樣本。

確保你的樣本可以覆蓋所有可能的輸入空間，而不僅僅是最常見的幾種情況。

在本指南中，我們將以斯坦福大學(xué)開源的大型電影評(píng)論數(shù)據(jù)集（IMDb）為例，說明整個(gè)本文分類流程。該數(shù)據(jù)集包含人們在IMDb網(wǎng)站上發(fā)布的電影評(píng)論，以及評(píng)論者是否喜歡電影的相應(yīng)標(biāo)簽（“positive”或“negative”）。這是用于情緒分析問題的一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集。

第二步：探索數(shù)據(jù)

構(gòu)建、訓(xùn)練模型只是整個(gè)流程的一部分，如果事先能了解數(shù)據(jù)特征，這會(huì)對之后的模型構(gòu)建大有裨益，比如更高的準(zhǔn)確率，或是更少的數(shù)據(jù)和更少的計(jì)算資源。

加載數(shù)據(jù)集

首先，讓我們將數(shù)據(jù)集加載到Python中：

def load_imdb_sentiment_analysis_dataset(data_path, seed=123):

"""Loads the IMDb movie reviews sentiment analysis dataset.

# Arguments

data_path: string, path to the data directory.

seed: int, seed for randomizer.

# Returns

A tuple of training and validation data.

Number of training samples: 25000

Number of test samples: 25000

Number of categories: 2 (0 - negative, 1 - positive)

# References

Mass et al., http://www.aclweb.org/anthology/P11-1015

Download and uncompress archive from:

http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

"""

imdb_data_path = os.path.join(data_path, 'aclImdb')

# Load the training data

train_texts = []

train_labels = []

for category in ['pos', 'neg']:

train_path = os.path.join(imdb_data_path, 'train', category)

for fname in sorted(os.listdir(train_path)):

if fname.endswith('.txt'):

with open(os.path.join(train_path, fname)) as f:

train_texts.append(f.read())

train_labels.append(0if category == 'neg'else1)

# Load the validation data.

test_texts = []

test_labels = []

for category in ['pos', 'neg']:

test_path = os.path.join(imdb_data_path, 'test', category)

for fname in sorted(os.listdir(test_path)):

if fname.endswith('.txt'):

with open(os.path.join(test_path, fname)) as f:

test_texts.append(f.read())

test_labels.append(0if category == 'neg'else1)

# Shuffle the training data and labels.

random.seed(seed)

random.shuffle(train_texts)

random.seed(seed)

random.shuffle(train_labels)

return ((train_texts, np.array(train_labels)),

(test_texts, np.array(test_labels)))

檢查數(shù)據(jù)

加載完數(shù)據(jù)后，最好對其一一檢查：選擇一些樣本，手動(dòng)檢查它們是否符合你的預(yù)期。比如示例用的電影評(píng)論數(shù)據(jù)集，我們可以輸出一些隨機(jī)樣本，檢查情緒標(biāo)簽和評(píng)論包含的情緒是否一致。

“十分鐘的故事非要講兩小時(shí)，要不是沒什么大事，我早就中途起身走人了。”

這是數(shù)據(jù)集中被標(biāo)記為“negative”的評(píng)論，很顯然，評(píng)論者覺得電影非常拖沓、無聊，這和標(biāo)簽是匹配的。

收集關(guān)鍵指標(biāo)

完成檢查后，你需要收集以下重要指標(biāo)，它們有助于表征文本分類任務(wù)：

樣本數(shù)：數(shù)據(jù)集中的樣本總數(shù)。

類別數(shù)：數(shù)據(jù)集中的主題或分類數(shù)。

每個(gè)類的樣本數(shù)：如果是均衡的數(shù)據(jù)集，所有類應(yīng)該包含數(shù)量相近的樣本；如果是不均衡的數(shù)據(jù)集，每個(gè)類所包含的樣本數(shù)會(huì)有巨大差異。

每個(gè)樣本中的單詞數(shù)：這是文本分類問題，所以要統(tǒng)計(jì)樣本所包含單詞數(shù)的中位數(shù)。

單詞詞頻分布：數(shù)據(jù)集中每個(gè)單詞的出現(xiàn)頻率（出現(xiàn)次數(shù)）。

樣本長度分布：數(shù)據(jù)集中每個(gè)樣本的

第2.5步：選擇一個(gè)模型

到目前為止，我們已經(jīng)匯總了數(shù)據(jù)，也深入了解了數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征。接下來，根據(jù)第二步中收集的各個(gè)指標(biāo)，我們就要開始考慮應(yīng)該使用哪種分類模型了。這也意味著我們會(huì)提出以下這些問題：“我們該怎么把文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成算法輸入？”（數(shù)據(jù)預(yù)處理和向量化），“我們應(yīng)該使用什么類型的模型？”，“我們的模型應(yīng)該實(shí)用什么參數(shù)配置？”……

得益于數(shù)十年的研究，現(xiàn)在數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型配置的選擇非常多元化，但這么多的選擇其實(shí)也帶來了不少麻煩，我們手頭只有一個(gè)特定問題，它的范圍也很寬泛，那么怎么選才是最好的呢？最老實(shí)的方法是一個(gè)個(gè)試過去，去掉不好的，留下最好的，但這種做法并不現(xiàn)實(shí)。

在本文中，我們嘗試著簡化選擇文本分類模型的過程。對于給定數(shù)據(jù)集，我們的目標(biāo)只有兩個(gè)：準(zhǔn)確率接近最高，訓(xùn)練時(shí)間盡可能最低。我們針對不同類型的問題（特別是情感分析和主題分類問題）進(jìn)行了大量（~450K）實(shí)驗(yàn)，共計(jì)使用12個(gè)數(shù)據(jù)集，交替測試了不同數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和不同模型架構(gòu)的情況。這個(gè)過程有助于我們獲得影響優(yōu)化的各個(gè)參數(shù)。

下面的模型選擇和流程圖是以上實(shí)驗(yàn)的總結(jié)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型算法構(gòu)建

計(jì)算比率：樣本數(shù)/單個(gè)樣本平均單詞數(shù)

如果以上比率小于1500，對文本進(jìn)行分詞，然后用簡單的多層感知器（MLP）模型對它們進(jìn)行分類（下圖左側(cè)分支）

a.用n元模型對句子分詞，并把詞轉(zhuǎn)換成詞向量

b.根據(jù)向量的重要程度評(píng)分，從中抽出排名前2萬的詞

c.構(gòu)建MLP模型

如果以上比率大于1500，則將文本標(biāo)記成序列，用sepCNN模型對它們進(jìn)行分類（下圖右側(cè)分支）

a.對樣本進(jìn)行分詞，根據(jù)單詞詞頻選擇其中的前2萬個(gè)

b.將樣本轉(zhuǎn)換為單詞序列向量

c.如果比率小于1500，用預(yù)訓(xùn)練的sepCNN模型進(jìn)行詞嵌入，效果可能會(huì)很好

調(diào)整超參數(shù)，尋找模型的最佳參數(shù)配置

在下面的流程圖中，黃色框表示數(shù)據(jù)和模型的準(zhǔn)備階段，灰色框和綠色框表示過程中的每個(gè)選擇，其中綠色表示“推薦選擇”。你可以把這張圖作為構(gòu)建第一個(gè)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠瘘c(diǎn)，因?yàn)樗芤暂^低的計(jì)算成本提供較良好的性能。之后如果有需要，你可以再在這基礎(chǔ)上繼續(xù)改進(jìn)迭代。

文本分類流程圖

這個(gè)流程圖回答了兩個(gè)關(guān)鍵問題：

我們應(yīng)該使用哪種學(xué)習(xí)算法或模型？

我們應(yīng)該如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以有效地學(xué)習(xí)文本和標(biāo)簽之間的關(guān)系？

其中，第二個(gè)問題取決于第一個(gè)問題的答案，我們預(yù)處理數(shù)據(jù)的方式取決于選擇的具體模型。文本分類模型大致可分為兩類：使用單詞排序信息的序列模型和把文本視為一組單詞的n-gram模型。其中序列模型的類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體。n-gram模型的類型包括邏輯回歸、MLP、DBDT和SVM。

對于電影評(píng)論數(shù)據(jù)集，樣本數(shù)/單個(gè)樣本平均單詞數(shù)約為144，所以我們會(huì)構(gòu)建一個(gè)MLP模型。