机器学习框架ML.NET学习笔记【3】文本特征分析

2019-05-30

一、要解决的问题

问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格。(同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。)

处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法仍采用二元分类的快速决策树算法,和上一篇文章不同,这次输入的特征值不再是浮点数,而是中文文本。这里就要涉及到文本特征提取。

为什么要进行文本特征提取呢?因为文本是人类的语言,符号文字序列不能直接传递给算法。而计算机程序算法只接受具有固定长度的数字矩阵特征向量(float或float数组),无法理解可变长度的文本文档。

常用的文本特征提取方法有如下几种:

以上只是需要了解大致的含义,我们不需要去实现一个文本特征提取的算法,只需要使用平台自带的方法就可以了。

系统自带的文本特征处理的方法,输入是一个字符串,要求将一个语句中的词语用空格分开,英语的句子中词汇是天生通过空格分割的,但中文句子不是,所以我们需要首先进行分词操作,具体流程如下:

 

二、代码

代码整体流程和上一篇文章描述的基本一致,为简便起见,我们省略了模型存储和读取的过程。

先看一下数据集:

 

代码如下:

namespace BinaryClassification_TextFeaturize
{
    class Program
    {
        static readonly string DataPath = Path.Combine(Environment.CurrentDirectory, "Data", "meeting_data_full.csv");

        static void Main(string[] args)
        {
            MLContext mlContext = new MLContext();
            var fulldata = mlContext.Data.LoadFromTextFile<MeetingInfo>(DataPath, separatorChar: ',', hasHeader: false);
            var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(fulldata, testFraction: 0.15);
            var trainData = trainTestData.TrainSet;
            var testData = trainTestData.TestSet;

            var trainingPipeline = mlContext.Transforms.CustomMapping<JiebaLambdaInput, JiebaLambdaOutput>(mapAction: JiebaLambda.MyAction, contractName: "JiebaLambda")
                .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText(outputColumnName: "Features", inputColumnName: "JiebaText"))
                .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"));
            ITransformer trainedModel = trainingPipeline.Fit(trainData);

            
            //评估
            var predictions = trainedModel.Transform(testData);           
            var metrics = mlContext.BinaryClassification.Evaluate(data: predictions, labelColumnName: "Label");
            Console.WriteLine($"Evalution Accuracy: {metrics.Accuracy:P2}");
           

            //创建预测引擎
            var predEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<MeetingInfo, PredictionResult>(trainedModel);

            //预测1
            MeetingInfo sampleStatement1 = new MeetingInfo { Text = "支委会。" };
            var predictionresult1 = predEngine.Predict(sampleStatement1);
            Console.WriteLine($"{sampleStatement1.Text}:{predictionresult1.PredictedLabel}");         

            //预测2
            MeetingInfo sampleStatement2 = new MeetingInfo { Text = "开展新时代中国特色社会主义思想三十讲党员答题活动。" };
            var predictionresult2 = predEngine.Predict(sampleStatement2);
            Console.WriteLine($"{sampleStatement2.Text}:{predictionresult2.PredictedLabel}");        

            Console.WriteLine("Press any to exit!");
            Console.ReadKey();
        }
        
    }

    public class MeetingInfo
    {
        [LoadColumn(0)]
        public bool Label { get; set; }
        [LoadColumn(1)]
        public string Text { get; set; }
    }

    public class PredictionResult : MeetingInfo
    {
        public string JiebaText { get; set; }
        public float[] Features { get; set; }
        public bool PredictedLabel;
        public float Score;
        public float Probability;        
    }
}
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三、代码分析

 和上一篇文章中相似的内容我就不再重复解释了,重点介绍一下学习管道的建立。

var trainingPipeline = mlContext.Transforms.CustomMapping<JiebaLambdaInput, JiebaLambdaOutput>(mapAction: JiebaLambda.MyAction, contractName: "JiebaLambda")
    .Append(mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText(outputColumnName: "Features", inputColumnName: "JiebaText"))
    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree(labelColumnName: "Label", featureColumnName: "Features"));   

 首先,在进行文本特征转换之前,我们需要对文本进行分词操作,您可以对样本数据进行预处理,形成分词的结果再进行学习,我们没有采用这个方法,而是自定义了一个分词处理的数据处理管道,通过这个管道进行分词,其定义如下:

namespace BinaryClassification_TextFeaturize
{
    public class JiebaLambdaInput
    {
        public string Text { get; set; }
    }

    public class JiebaLambdaOutput
    {
        public string JiebaText { get; set; }
    }

    public class JiebaLambda
    {       
        public static void MyAction(JiebaLambdaInput input, JiebaLambdaOutput output)
        {
            JiebaNet.Segmenter.JiebaSegmenter jiebaSegmenter = new JiebaNet.Segmenter.JiebaSegmenter();
            output.JiebaText = string.Join(" ", jiebaSegmenter.Cut(input.Text));          
        }        
    }
}

   最后我们新建了两个对象进行实际预测:

            //预测1
            MeetingInfo sampleStatement1 = new MeetingInfo { Text = "支委会。" };
            var predictionresult1 = predEngine.Predict(sampleStatement1);
            Console.WriteLine($"{sampleStatement1.Text}:{predictionresult1.PredictedLabel}");         

            //预测2
            MeetingInfo sampleStatement2 = new MeetingInfo { Text = "开展新时代中国特色社会主义思想三十讲党员答题活动。" };
            var predictionresult2 = predEngine.Predict(sampleStatement2);
            Console.WriteLine($"{sampleStatement2.Text}:{predictionresult2.PredictedLabel}");

 预测结果如下:

 

四、调试

上一篇文章提到,当我们运行Transform方法时,会对所有记录进行转换,转换后的数据集是什么样子呢,我们可以写一个调试程序看一下。

        var predictions = trainedModel.Transform(testData);
        DebugData(mlContext, predictions);

        private static void DebugData(MLContext mlContext, IDataView predictions)
        {
            var trainDataShow = new List<PredictionResult>(mlContext.Data.CreateEnumerable<PredictionResult>(predictions, false, true));

            foreach (var dataline in trainDataShow)
            {
                dataline.PrintToConsole();
            }
        }

    public class PredictionResult 
    {
        public string JiebaText { get; set; }
        public float[] Features { get; set; }
        public bool PredictedLabel;
        public float Score;
        public float Probability;
        public void PrintToConsole()
        {
            Console.WriteLine($"JiebaText={JiebaText}");
            Console.WriteLine($"PredictedLabel:{PredictedLabel},Score:{Score},Probability:{Probability}");
            Console.WriteLine($"TextFeatures Length:{Features.Length}");
            if (Features != null)
            {
                foreach (var f in Features)
                {
                    Console.Write($"{f},");
                }
                Console.WriteLine();
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }

  通过对调试结果的分析,可以看到整个数据处理管道的工作流程。

 

五、资源获取

源码下载地址:https://github.com/seabluescn/Study_ML.NET

工程名称:BinaryClassification_TextFeaturize

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