朴素贝叶斯文本分类在一个类别中失败。为啥？ [关闭]

Posted 2023-03-12

【中文标题】朴素贝叶斯文本分类在一个类别中失败。为啥？ [关闭]

【英文标题】：Naive bayes text classification fails in one category. Why? [closed]朴素贝叶斯文本分类在一个类别中失败。为什么？ [关闭]

【发布时间】：2013-05-12 04:07:20

【问题描述】：

我正在实现用于文本类别检测的朴素贝叶斯分类器。 我有 37 个类别，我的测试集的准确率约为 36%。

我想提高准确性，所以我决定按照许多来源的建议实现 37 个双向分类器（Ways to improve the accuracy of a Naive Bayes Classifier? 就是其中之一），这些分类器将回答给定的文本：

specific_category OR everything_else

我会通过依次应用它们来确定文本的类别。

但是我的第一个分类器有问题，它总是在“specific_category”类别中失败。

我有训练数据 - 37 个类别，每个类别大小相同的 100 个文档。 对于每个类别，我找到了我根据互信息标准选择的 50 个特征的列表（特征只是单词）。

为了举例，我使用两个类别“农业”和“everything_else”（农业除外）。

对于“农业”类别：

number of words in all documents of this class 
(first term in denominator in http://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/13bayes.pdf, (13.7))
W_agriculture = 31649.

Size of vocabulary V_agriculture = 6951.
Log probability of Unknown word (UNK) P(UNK|agriculture) = -10.56
Log probability of class P(agriculture) = log(1/37) = -3.61 (we have 37 categories of same-size documents)

对于“everything_else”类别：

W_everything_else = 1030043
V_everything_else = 44221
P(UNK|everything_else) = -13.89
P(everything_else) = log(36/37) = -0.03

然后我有一个与农业无关的文本，让它主要由未知词（UNK）组成。它有 270 个单词，对于“农业”和“everything_else”这两个类别，它们大多是未知的。假设“everything_else”有 260 个单词是 UNK，其他 10 个是已知的。

那么，当我计算概率时

P(text|agriculture) = P(agriculture) + SUM(P(UNK|agriculture) for 270 times) 
P(text|everything_else) = P(everything_else) + SUM(P(UNK|everything_else) for 260 times) + SUM(P(word|everything_else) for 10 times)

在最后一行中，我们将 260 个单词计为 UNK，将 10 个单词计为一个类别。

主要问题。由于 P(UNK|agriculture) >> P(everything_else) （对于 log 它更大），这 270 个术语 P(UNK|agriculture) 的影响超过了对文本中每个单词的 P(word|everything_else) 总和的影响. 因为

SUM(P(UNK|agriculture) for 270 times) = -2851.2
SUM(P(UNK|everything_else) for 260 times) = -3611.4

并且第一个总和要大得多，不能用 P(agriculture) 或 SUM(P(word|everything_else) for 10 words) 来纠正，因为差异很大。然后我总是在“农业”类别中失败，尽管文本不属于它。

问题是：我错过了什么吗？或者我应该如何处理大量的 UNK 词并且它们的概率对于小类别来说明显更高？

UPD：尝试将“农业”类别的训练数据（仅将文档连接 36 次）扩大到文档数量相等。它对少数类别有帮助，对其他类别没有多大帮助，我怀疑由于单词数量和字典大小较少，P(UNK|specific_category) 在求和 270 次时变得更大并且超过 P(UNK|everything_else)。

所以看起来这种方法对训练数据中的单词数量和词汇量非常敏感。如何克服这一点？也许二元组/三元组会有所帮助？

【问题讨论】：

您可以尝试 tf-idf 加权，如果您还没有这样做的话。每个类 100 个文档对于单个问题来说是非常少的训练数据，而且使用朴素贝叶斯并不总是一个好主意。

【参考方案1】：

好的，好的。你很困惑，但我会给你一些基本的指示。

首先，即使您遵循 1-vs-all 方案，也不能为不同的课程使用不同的词汇表。如果你这样做，随机变量的事件空间是不同的，所以概率是不可比的。您需要为所有课程确定一个通用词汇表。

其次，扔掉未知令牌。它对你没有帮助。忽略不属于您决定的词汇的任何单词。

最后，我不知道你在用求和概率做什么。我想你对记录日志感到困惑。这个公式不正确：

P(text|agriculture) = P(agriculture) + SUM(P(UNK|agriculture) 270次)

而是：

p(text|agriculture) = p(agriculture) * p(unk|agriculture)^270 * p(doc|agriculture中的所有其他词)

如果你记录日志，就会变成：

log( p(t|a) ) = log(p(agriculture)) + 270*log(p(unk|agriculture)) + log(p(所有其他词|agriculture))

最后，如果您的分类器是正确的，那么没有真正的理由相信 one-vs-all 会比单纯的 n-way 分类更有效。经验上它可能，但理论上它们的结果应该是等价的。在任何情况下，您都不应该按顺序应用决策，而应该做所有 n 个 2-way 问题并分配给正概率最高的类。

【讨论】：

嗨，本，谢谢你的回答！我已经使用了您对常用词汇的建议（我已经将所有类别的所有特征都放在了那里）并且在我的测试数据上获得了 40% 的准确率，在真实数据上获得了 66% 的准确率！我对此非常满意。希望我能尽快写出详细的帖子。关于对数数学 - 感谢您的关心，我也在谈论对数概率，只是没有说清楚。