如何使用 libsvm 进行文本分类？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何使用 libsvm 进行文本分类？

【英文标题】：How to use libsvm for text classification?

【发布时间】：2011-09-04 13:20:19

【问题描述】：

我想用 SVM 编写一个垃圾邮件过滤程序，我选择 libsvm 作为工具。 我收到了 1000 封好邮件和 1000 封垃圾邮件，然后我将它们分类为： 700 封 good_train 邮件 700 封 spam_train 邮件 300 封 good_test 邮件 300 封 spam_test 邮件 然后我写了一个程序来计算每个文件中每个单词出现的时间，得到的结果如下：

good_train_1.txt:  
today 3  
hello 7  
help 5  
...    

我了解到 libsvm 需要如下格式：

1 1:3 2:1 3:0 2 1:3 2:3 3:1 1 1:7 3:9

作为它的输入。我知道 1, 2, 1 是标签，但是 1:3 是什么意思呢？ 我怎样才能将我拥有的东西转换成这种格式？

【参考方案1】：

格式可能是

classLabel attribute1:count1 ... attributeN:countN

N 是文本语料库中不同单词的总数。您必须检查您正在使用的工具（或其来源）的文档，以查看是否可以通过不包含计数为 0 的属性来使用更稀疏的格式。

【参考方案2】：

How could I transfer what I've got to this format?

我会这样做。我将使用您必须计算训练集中每封邮件的字数的脚本。然后，使用另一个脚本并将该数据转换为您之前显示的 LIBSVM 格式。 （这可以通过多种方式完成，但使用 Python 等简单的输入/输出语言编写应该是合理的）我会将所有“好邮件”数据批处理到一个文件中，并将该类标记为“1” .然后，我将对“垃圾邮件”数据执行相同的过程，并将该类标记为“-1”。正如 nologin 所说，LIBSVM 要求类标签位于特征之前，但特征本身可以是任意数字，只要升序，例如允许 2:5 3:6 5:9，但不允许 3:23 1:3 7:343。

如果您担心您的数据格式不正确，请使用他们的脚本

checkdata.py

在训练之前，它应该报告任何可能的错误。

一旦你有两个单独的文件，其中的数据格式正确，你就可以调用

cat file_good file_spam > file_training

并生成包含好邮件和垃圾邮件数据的培训文件。然后，对测试集执行相同的过程。以这种方式形成数据的一个心理优势是，您知道训练（或测试）集中的前 700 封（或 300 封）邮件是好邮件，其余的是垃圾邮件。这样可以更轻松地创建您可能希望对数据执行操作的其他脚本，例如精确/召回代码。

如果您还有其他问题，http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html 的常见问题解答应该能够回答一些问题，以及安装随附的各种 README 文件。 （我个人发现“工具”和“Python”目录中的 README 是一个很大的福音。）遗憾的是，FAQ 并没有涉及 nologin 所说的关于数据是稀疏格式的内容。

最后一点，我怀疑您是否需要记录邮件中可能出现的每一个单词。我建议只计算您怀疑出现在垃圾邮件中的最常见单词。其他潜在功能包括总字数、平均字长、平均句子长度以及您认为可能有用的其他可能数据。