02-NLP-02-用朴素贝叶斯完成语种检测

Posted 2020-11-10 Josie_chen

用朴素贝叶斯完成语种检测

我们试试用朴素贝叶斯完成一个语种检测的分类器，说起来，用朴素贝叶斯完成这个任务，其实准确度还不错。

机器学习的算法要取得好效果，离不开数据，咱们先拉点数据（twitter数据，包含English, French, German, Spanish, Italian 和 Dutch 6种语言）。

In [1]:

in_f = open(‘data.csv‘)
lines = in_f.readlines()
in_f.close()
dataset = [(line.strip()[:-3], line.strip()[-2:]) for line in lines]

了解一下你的数据

In [2]:

dataset[:5]

Out[2]:

[(‘1 december wereld aids dag voorlichting in zuidafrika over bieten taboes en optimisme‘,
  ‘nl‘),
 (‘1 millxc3xb3n de afectados ante las inundaciones en sri lanka unicef estxc3xa1 distribuyendo ayuda de emergencia srilanka‘,
  ‘es‘),
 (‘1 millxc3xb3n de fans en facebook antes del 14 de febrero y paty miki dani y berta se tiran en paracaxc3xaddas quxc3xa9 harxc3xadas txc3xba porunmillondefans‘,
  ‘es‘),
 (‘1 satellite galileo sottoposto ai test presso lesaestec nl galileo navigation space in inglese‘,
  ‘it‘),
 (‘10 der welt sind bei‘, ‘de‘)]

为了一会儿检测一下咱们的分类器效果怎么样，我们需要一份测试集。

所以把原数据集分成训练集的测试集，咱们用sklearn自带的分割函数。

In [3]:

# 完成训练集和测试集的切分
from sklearn.model_selection import train_test_split
x, y = zip(*dataset)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1)

In [4]:

len(x_train)

Out[4]:

6799

模型要有好效果，数据质量要保证。我们用正则表达式，去掉噪声数据：

In [5]:

import re

def remove_noise(document):
    noise_pattern = re.compile("|".join(["httpS+", "@w+", "#w+"]))
    clean_text = re.sub(noise_pattern, "", document)   #把所有指定的噪声串变成空（即直接删去噪声串）
    return clean_text.strip()

remove_noise("Trump images are now more popular than cat gifs. @trump #trends http://www.trumptrends.html")

Out[5]:

‘Trump images are now more popular than cat gifs.‘

下一步要做的就是在降噪数据上抽取出来有用的特征啦，我们抽取1-gram和2-gram的统计特征

In [6]:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vec = CountVectorizer(
    lowercase=True,     # lowercase the text讲所有文本内容转为小写
    analyzer=‘char_wb‘, # tokenise by character ngrams
    ngram_range=(1,2),  # use ngrams of size 1 and 2（考虑一个到两个单词）
    max_features=1000,  # keep the most common 1000 ngrams最多抽取1000个词作为特征
    preprocessor=remove_noise  #将上一个代码块中的函数传入进行预处理
)
vec.fit(x_train)

def get_features(x):
    vec.transform(x)

/usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:2652: VisibleDeprecationWarning: `rank` is deprecated; use the `ndim` attribute or function instead. To find the rank of a matrix see `numpy.linalg.matrix_rank`.
  VisibleDeprecationWarning)

先利用CountVectorizer来生成特征vec，然后再这个特征上将训练数据在分类器上做模型的拟合。

把分类器import进来并且训练

In [7]:

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB  #采用多项式的朴素贝叶斯
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vec.transform(x_train), y_train)

Out[7]:

MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)

在测试集上看看我们的准确率如何：

In [8]:

classifier.score(vec.transform(XTest), yTest)

Out[8]:

0.9770621967357741

能在1500句话上，训练得到准确率97.7%的分类器，效果还是不错的。

如果加大语料库，准确率会非常高。

规范化，写成一个class

In [9]:

import re

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB


class LanguageDetector():

    def __init__(self, classifier=MultinomialNB()):
        self.classifier = classifier
        self.vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,2), max_features=1000, preprocessor=self._remove_noise)

    def _remove_noise(self, document):    #去掉噪音
        noise_pattern = re.compile("|".join(["httpS+", "@w+", "#w+"]))
        clean_text = re.sub(noise_pattern, "", document)
        return clean_text

    def features(self, X):     #特征抽取
        return self.vectorizer.transform(X)

    def fit(self, X, y):     #模型拟合
        self.vectorizer.fit(X)
        self.classifier.fit(self.features(X), y)

    def predict(self, x):    #进行预测
        return self.classifier.predict(self.features([x]))

    def score(self, X, y):  #测试集上进行打分
        return self.classifier.score(self.features(X), y)

In [10]:

in_f = open(‘data.csv‘)
lines = in_f.readlines()
in_f.close()
dataset = [(line.strip()[:-3], line.strip()[-2:]) for line in lines]
x, y = zip(*dataset)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1)

language_detector = LanguageDetector()
language_detector.fit(x_train, y_train)
print(language_detector.predict(‘This is an English sentence‘))
print(language_detector.score(x_test, y_test))

 

[‘en‘]
0.977062196736