文本挖掘-wordcloud主题模型与文本分类

Posted 2021-04-16 淘数据

本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。

一、文本挖掘概念 

   将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text)。

文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、文本聚类、模型评价。

    主题模型（Topic Mode）介绍

    主题模型是专门抽象一组文档所表达 “主题” 的统计技术。

    最早的模型是 probabilistic latent semantic indexing (PLSI)，后来 Latent Dirichlet allocation

(LDA，潜在狄利克雷分配模型) 模型成为了最常见的主题模型，它可以认为是 PLSI 的泛化形式。LDA 主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet 分布、多项分布、图模型、变分推断、EM 算法、Gibbs 抽样等知识。

二、实例分析
0.数据预处理

数据来源于sougou实验室数据。

数据网址：http://download.labs.sogou.com/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.tar.gz

文件结构

└─Sample

    ├─C000007 汽车

    ├─C000008 财经

    ├─C000010  IT

    ├─C000013 健康

    ├─C000014 体育

    ├─C000016 旅游

    ├─C000020 教育

    ├─C000022 招聘

    ├─C000023

    └─C000024 军事

采用Python对数据进行预处理为train.csv文件，并把每个文件文本数据处理为1行。

1.读取资料库

1. setwd("d:\Testing\R\w12")

2. csv <- read.csv("train.csv",header=T, stringsAsFactors=F)

3. mystopwords<- unlist (read.table("StopWords.txt",stringsAsFactors=F))

2. 数据预处理（中文分词、stopword处理）

1. library(tm)

2. #移除数字

3. removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) }

4. #对词进行处理

3.wordcloud展示

1. library(wordcloud)

2. #不同文档wordcloud对比图

3. sample.tdm <-  TermDocumentMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)))

4. tdm_matrix <- as.matrix(sample.tdm)

5.  

6. png(paste("sample_comparison",".png", sep = ""), width = 1500, height = 1500 )

7. comparison.cloud(tdm_matrix)

8. title(main = "sample comparision")

9. dev.off()

10.  

 

1. #按分类汇总wordcloud对比图

2. n <- nrow(csv)

3. zz1 = 1:n

4. cluster_matrix<-sapply(unique_type,function(type){apply(tdm_matrix[,zz1[csv$type==type]],1,sum)})

5. png(paste("sample_ cluster_comparison",".png", sep = ""), width = 800, height = 800 )

6. comparison.cloud(cluster_matrix)

7. title(main = "sample cluster comparision")

8. dev.off()

9.  

可以看出数据分布不均匀，culture、auto等数据很少。

1. #按各分类画wordcloud

2. sample.cloud <- function(cluster, maxwords = 100) {

3.     words <- sample.words[which(csv$type==cluster)]

4.     allwords <- unlist(words)

5.  

6.     wordsfreq <- sort(table(allwords), decreasing = T)

7.     wordsname <- names(wordsfreq) 

8.  

9.     png(paste("sample_", cluster, ".png", sep = ""), width = 600, height = 600 )

10.     wordcloud(wordsname, wordsfreq, scale = c(6, 1.5), min.freq = 2, max.words = maxwords, colors = rainbow(100))

11.     title(main = paste("cluster:", cluster))

12.     dev.off()

13. }

14. lapply(unique_type,sample.cloud)# unique(csv$type)

15.  

#列出第一副和最后一幅图 
 

4.主题模型分析

1. library(slam)

2. summary(col_sums(sample.dtm))

3. term_tfidf  <- tapply(sample.dtm$v/row_sums( sample.dtm)[ sample.dtm$i],   sample.dtm$j,  mean)*

4. log2(nDocs( sample.dtm)/col_sums( sample.dtm  >  0))

5.         summary(term_tfidf)

6.  

 

1. sample.dtm  <-  sample.dtm[,  term_tfidf  >=  0.1]

2. sample.dtm  <-  sample.dtm[row_sums(sample.dtm)  >  0,]

3.  

 

α估计严重小于默认值，这表明Dirichlet分布数据集中于部分数据，文档包括部分主题。 

1. sapply(sample_TM,  function(x)  mean(apply(posterior(x)$topics,1,  function(z) -sum(z*log(z)))))

 
数值越高说明主题分布更均匀

1. #最可能的主题文档

2. Topic  <-  topics(sample_TM[[“VEM”]],  1)

3. #每个Topc前5个Term

4. Terms  <-  terms(sample_TM[[“VEM”]],  5)

5. Terms[,  1:10]

6.  

 
从结果来看，与原有手工10大分类“汽车、财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化、军事”对比，可以发现旅游、军事等主题还比较明显，但总的效果不是很理想（可以和“按分类汇总wordcloud对比图”对比一下）。

5.文本分类-无监督分类，包括系统聚类、KMeans、string kernals。

1. sample_matrix = as.matrix(sample.dtm)

2.        rownames(sample_matrix) <- csv$type

• 系统聚类

 可见和主题模型得出结论相同，数据分布过于集中。说明数据集可能还不够具有代表性。

lKMeans分类

1. sample_KMeans  <-  kmeans(sample_matrix,  k)

2. library(clue)

3. #计算最大共同分类率

4. cl_agreement(sample_KMeans,  as.cl_partition(csv$type),  "diag")

5.  

复制代码

 

分类效果比较差。

l string kernels

1. library("kernlab")

2. stringkern  <-  stringdot(type  =  "string")

3. stringC1 <- specc(corpus, 10, kernel=stringkern)

4. #查看统计效果

5. table("String  Kernel"=stringC1,  cluster = csv$type )

6.  

可以看出travel、education分类准确，auto、it、health等分类效果差。 

6.文本分类-有监督分类，包括knn、SVM

把数据随机抽取90%作为学习集，剩下10%作为测试集。实际应用中应该进行交叉检验，这里简单起见，只进行一次抽取。

1. n <- nrow(csv)

2. set.seed(100)

3. zz1 <- 1:n

4. zz2 <- rep(1:k,ceiling(n/k))[1:n] #k <- length(unique(csv$type))

5. zz2 <- sample(zz2,n)

6.  

7. train <- sample_matrix[zz2<10,]

8. test <- sample_matrix[zz2==10,]

9. trainC1 <- as.factor(rownames(train))

10.  

l Knn分类

1. library(class)

2. sample_knnCl  <-  knn(train, test, trainC1)

3. trueC1 <- as.factor(rownames(test))

4. #查看预测结果

5. (nnTable  <-  table("1-NN" = sample_knnCl,  sample =  trueC1))

6.  

 

1. sum(diag(nnTable))/nrow(test)

 

看样样本集少预测效果是不好。 

l SVM分类

1. rownames(train) <- NULL

2. train <- as.data.frame(train)

3. train$type <- trainC1

4. sample_ksvm  <-  ksvm(type~., data=train)

5. svmCl  <-  predict(sample_ksvm,test)

6. (svmTable <-table(SVM=svmCl, sample=trueC1))

7.  

 

1. sum(diag(svmTable))/nrow(test)

 
看上去svm方法效果比较好些。

7.其他分类
  文本数据经过矩阵化转换后，变为普通的Matrix或data.frame结构，传统数据挖掘方法都可以使用，如决策数、神经网络等，对此不再细述。

总结

   本文介绍了文本挖掘常见的方法，因学习时间比较短，很多细节部分也没有展开描述，加之数据集选的不给力（样本少），计划下载些新闻进行分类预测暂且搁置。

另外对大数据量的文本的分析，可以考虑R结合Hadoop进行分布式分析。