使用 Mahout 进行朴素贝叶斯分类的情感分析

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【中文标题】使用 Mahout 进行朴素贝叶斯分类的情感分析【英文标题】:Sentimental analysis with Naive Bayes classification using Mahout 【发布时间】:2012-07-15 08:14:46 【问题描述】:

我正在尝试使用 Mahout 训练朴素贝叶斯分类器。

我不太清楚的第一件事是我的训练数据应该是什么样子。我的数据集包含一个意见,如果它是正面的还是负面的(1 表示正面,-1 表示负面。)根据我从 Mahout in Action 书中关于分类的章节中的理解,我已经像这样设置了我的训练数据:

 1   'Content of positive opinion'
-1   'Content of negative opinion'

我已使用 seqdirectory 将这些数据转换为序列文件,并使用以下命令训练分类器:

$MAHOUT_HOME/bin/mahout trainnb -i seq_data/chunk-0 -o bmodel -ow

输出此错误:

Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: File temp/labelIndex does not exist.

查看 trainnb 接受的选项,我看到了 --labelIndex 选项。我不确定这是做什么的,我可以对此进行一些澄清。

然后我像这样运行命令(其中 lindex 是我创建的文件):

$MAHOUT_HOME/bin/mahout trainnb -i seq_data/chunk-0 -o bmodel -ow -li lindex

输出此错误:

java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.mahout.math.VectorWritable
    at org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.IndexInstancesMapper.map(IndexInstancesMapper.java:29)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:212)

如果我的方法不正确,我想知道我在这里做错了什么。我应该如何构建训练数据并运行命令?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

这是关于什么是序列文件的 Hadoop 文档 (link)

因此,从您的错误来看,trainnb 步骤似乎需要 VectorWritable 而不是 Text。

seqdirectory 步骤似乎以 Text、Text 形式生成数据。我相信你必须在你的序列文件上运行 seq2sparse 命令来生成 TF 或 TF-IDF 加权向量。

link 将通过一个示例介绍如何进行文本分析。可能值得一看。

【讨论】:

以上是关于使用 Mahout 进行朴素贝叶斯分类的情感分析的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

基于朴素贝叶斯算法的情感分类

实战:朴素贝叶斯对文档进行分类

21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?

用于情绪分析的 Mahout

机器学习实战——朴素贝叶斯中文情感分类模型

#私藏项目实操分享# Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析