├── .gitignore ├── LICENSE ├── README.md ├── category.py ├── main.py ├── predict.py ├── report.py ├── requirements.txt ├── resources ├── cropus │ └── toutiao_cat_data_example.txt └── dict │ └── words_toutiao_news.txt └── utils.py /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 2 | __pycache__/ 3 | *.py[cod] 4 | *$py.class 5 | 6 | # C extensions 7 | *.so 8 | 9 | # Distribution / packaging 10 | .Python 11 | build/ 12 | develop-eggs/ 13 | dist/ 14 | downloads/ 15 | eggs/ 16 | .eggs/ 17 | lib/ 18 | lib64/ 19 | parts/ 20 | sdist/ 21 | var/ 22 | wheels/ 23 | pip-wheel-metadata/ 24 | share/python-wheels/ 25 | *.egg-info/ 26 | .installed.cfg 27 | *.egg 28 | MANIFEST 29 | 30 | # PyInstaller 31 | # Usually these files are written by a python script from a template 32 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 33 | *.manifest 34 | *.spec 35 | 36 | # Installer logs 37 | pip-log.txt 38 | pip-delete-this-directory.txt 39 | 40 | # Unit test / coverage reports 41 | htmlcov/ 42 | .tox/ 43 | .nox/ 44 | .coverage 45 | .coverage.* 46 | .cache 47 | nosetests.xml 48 | coverage.xml 49 | *.cover 50 | *.py,cover 51 | .hypothesis/ 52 | .pytest_cache/ 53 | 54 | # Translations 55 | *.mo 56 | *.pot 57 | 58 | # Django stuff: 59 | *.log 60 | local_settings.py 61 | db.sqlite3 62 | db.sqlite3-journal 63 | 64 | # Flask stuff: 65 | instance/ 66 | .webassets-cache 67 | 68 | # Scrapy stuff: 69 | .scrapy 70 | 71 | # Sphinx documentation 72 | docs/_build/ 73 | 74 | # PyBuilder 75 | target/ 76 | 77 | # Jupyter Notebook 78 | .ipynb_checkpoints 79 | 80 | # IPython 81 | profile_default/ 82 | ipython_config.py 83 | 84 | # pyenv 85 | .python-version 86 | 87 | # pipenv 88 | # According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control. 89 | # However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies 90 | # having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not 91 | # install all needed dependencies. 92 | #Pipfile.lock 93 | 94 | # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow 95 | __pypackages__/ 96 | 97 | # Celery stuff 98 | celerybeat-schedule 99 | celerybeat.pid 100 | 101 | # SageMath parsed files 102 | *.sage.py 103 | 104 | # Environments 105 | .env 106 | .venv 107 | env/ 108 | venv/ 109 | ENV/ 110 | env.bak/ 111 | venv.bak/ 112 | 113 | # Spyder project settings 114 | .spyderproject 115 | .spyproject 116 | 117 | # Rope project settings 118 | .ropeproject 119 | 120 | # mkdocs documentation 121 | /site 122 | 123 | # mypy 124 | .mypy_cache/ 125 | .dmypy.json 126 | dmypy.json 127 | 128 | # Pyre type checker 129 | .pyre/ 130 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MIT License 2 | 3 | Copyright (c) 2020 ningchao 4 | 5 | Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy 6 | of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal 7 | in the Software without restriction, including without limitation the rights 8 | to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell 9 | copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is 10 | furnished to do so, subject to the following conditions: 11 | 12 | The above copyright notice and this permission notice shall be included in all 13 | copies or substantial portions of the Software. 14 | 15 | THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR 16 | IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 17 | FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE 18 | AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER 19 | LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 20 | OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 21 | SOFTWARE. 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Unsupervised Text Classification 2 | Implementation for paper ["Text Classification by Bootstrapping with Keywords, EM and Shrinkage"](http://www.cs.cmu.edu/~knigam/papers/keywordcat-aclws99.pdf) 3 | 4 | 无监督文本分类，基础算法来自上述论文，在细节和效率上做出一定优化。 5 | 6 | ## 适用场景 7 | 对大批量无标注文本进行快速的预分类，以研究样本分布情况和分类标注规则，提高后续的精细化标注和使用复杂模型进行迭代的效率。 8 | 9 | ## 算法说明 10 | 分类算法主要由以下四部分组成： 11 | **1. 关键词预标注** 12 | 使用初始关键词(seed keywords)对文本集进行预标注。 13 | **2. 多项式朴素贝叶斯** 14 | 在预标注的文本集上，对类别先验概率P(category)和单词的后验概率P(word|catrgory)进行估计，进而计算出P(category|document) 15 | **3. hierachical shrinkage** 16 | 利用分类的层级关系，在估计P(word|category)时将父分类样本包含进去，缓解特征稀疏的问题 17 | **4. EM迭代** 18 | 步骤2和步骤3涉及的参数均利用EM迭代进行更新并得到收敛 19 | 20 | ## Requirements 21 | python >= 3.6 22 | numpy==1.19.2 23 | scipy==1.5.4 24 | scikit-learn==0.23.2 25 | jieba==0.42.1 26 | tqdm==4.54.1 27 | 28 | 29 | ## 如何开始训练 30 | ### 待分类样本集 31 | 实验所用样本集为网友收集的**今日头条新闻语料**，包含15个分类下的382688条样本。 32 | 介绍及下载详见[toutiao-text-classfication-dataset](https://github.com/BenDerPan/toutiao-text-classfication-dataset) 33 | 下载并解压得到toutiao_cat_data.txt，其文件路径将在训练时作为参数传入main函数。 34 | 35 | ### 初始关键词 36 | **1. 关键词格式** 37 | 如`resources/dict/words_toutiao_news.txt`所示: 38 | 每行对应一个分类，分类与关键词之间用"###"分隔，关键词与关键词之间用"|"分隔 39 | 分类层级的表示方法为：父分类与子分类之间用"/"分隔，父分类在前，子分类在后。 40 | 例：`新闻/国际/经济###W1|W2|W3` 41 | W1、W2、W3是**经济**类别的关键词，其父分类为**国际**，而**国际**类再上一层是**新闻**类 42 | 注意：如果存在层级分类，那么需要准备层级上的每一个分类的关键词 43 | 44 | **2. 构建经验** 45 | 首先定义分类，然后可根据直觉、经验以及对样本的观察获取各分类的初始关键词。 46 | 按原论文所述，关键词的精确和召回之间，**优先保证精确**。即多一些特征显著的词，不要使用停用词。 47 | 原论文所做实验中，初始关键词覆盖率为41%，本项目实验中初始关键词覆盖率为44%。 48 | 49 | 如分类结果不佳，首先检查样本集中是否存在较多的未定义分类，或者存在容易混淆的分类，前者需要新增相应分类，后者可以考虑对易混分类进行统一或建立层级关系。最后考虑对关键词进行优化和补充。 50 | 51 | ### 训练模型 52 | `main.py`: **模型训练main函数**，给定关键词路径、样本路径、结果保存路径、模型保存路径和迭代轮数即可开始训练 53 | `utils.py`: 如使用其他格式的样本，需修改word_segment函数以适应样本格式 54 | 55 | ### 其它模块说明 56 | `report.py`: 打印评测报告 57 | `category.py`: 分类树类 58 | `predict.py`: 模型读取&预测类，Classifier.predict_text为单条预测接口，传入原始文本并返回概率最高的前N个结果 59 | `resources/dict/words_toutiao_news.txt`: 示例关键词文件 60 | `resources/cropus/toutiao_cat_data_example.txt`: 示例样本文件(头条新闻语料抽样) 61 | 62 | ## 实验记录 63 | 目前在头条新闻语料上所取得的最好结果如下： 64 | ``` 65 | precision recall f1-score support 66 | 67 | news_story 0.35 0.92 0.50 6273 68 | news_culture 0.86 0.73 0.79 28031 69 | news_entertainment 0.93 0.76 0.83 39396 70 | news_sports 0.98 0.82 0.89 37568 71 | news_finance 0.57 0.38 0.46 27085 72 | news_house 0.80 0.89 0.85 17672 73 | news_car 0.93 0.91 0.92 35785 74 | news_edu 0.82 0.84 0.83 27058 75 | news_tech 0.81 0.75 0.78 41543 76 | news_military 0.79 0.72 0.75 24984 77 | news_travel 0.75 0.79 0.77 21422 78 | news_world 0.54 0.71 0.62 26909 79 | stock 0.02 0.74 0.05 340 80 | news_agriculture 0.83 0.84 0.84 19322 81 | news_game 0.90 0.92 0.91 29300 82 | 83 | accuracy 0.77 382688 84 | macro avg 0.73 0.78 0.72 382688 85 | weighted avg 0.81 0.77 0.79 382688 86 | ``` 87 | 使用关键词： 88 | ``` 89 | news_story###故事|事件|真实|民间|神话|传说|记录|儿媳|儿子|婆婆|结婚 90 | news_culture###文化|历史|艺术|哲学|上联|下联|文艺|文学 91 | news_entertainment###网红|热搜|综艺|明星|演员|奥斯卡|整容 92 | news_sports###体育|运动|篮球|足球|乒乓球|排球|奥运会 93 | news_finance###金融|理财|投资|银行|人民币|经济|GDP|资金|货币|融资|财富 94 | news_house###房子|买房|购房|房产|房价 95 | news_car###汽车|驾驶|买车|车辆|跑车 96 | news_edu###教育|学校|大学|课程|教师|高中 97 | news_tech###科技|科学|技术|电子|互联网|研究|手机|智能|5G|卫星 98 | news_military###军事|战争|武器|装备|枪械|坦克|战斗机|导弹|潜艇|军舰 99 | news_travel###旅行|旅游|驴友|自驾游|景点|景区|风景 100 | news_world###世界|局势|政治|经济|美国|中国|联合国|国际 101 | stock###股票|炒股|大盘|指数 102 | news_agriculture###农业|三农|水稻|农村 103 | news_game###游戏|手游|电脑|战队|电竞 104 | ``` 105 | 使用参数： 106 | ``` 107 | CountVectorizer(analyzer="word", max_df=0.8, min_df=0.00001, token_pattern=r"(?u)\b\w+\b") 108 | max_iters = 5 109 | 分词模式: 细粒度 110 | ``` 111 | 性能： 112 | 内存占用峰值约1GB 113 | AMD 3700X每轮迭代耗时约60s，i5-7200U每轮迭代耗时约100s 114 | 115 | ## 关键词&参数研究 116 | **1. 初始关键词的影响** 117 | 大幅减少各分类关键词数: 118 | ``` 119 | news_story###故事|事件|真实|民间 120 | news_culture###文化|历史|艺术|哲学|上联|下联 121 | news_entertainment###网红|热搜|综艺 122 | news_sports###体育|运动|篮球|足球 123 | news_finance###金融|理财|投资|银行 124 | news_house###房子|买房|购房|房产|房价 125 | news_car###汽车|驾驶|买车|车辆 126 | news_edu###教育|学校|大学 127 | news_tech###科技|科学|技术|电子|互联网 128 | news_military###军事|战争|武器|装备 129 | news_travel###旅行|旅游|驴友|自驾游|景点|景区 130 | news_world###世界|局势|政治|经济|美国|中国 131 | stock###股票|炒股 132 | news_agriculture###农业|三农|水稻|农村 133 | news_game###游戏|手游|电脑|战队 134 | ``` 135 | ``` 136 | precision recall f1-score support 137 | 138 | news_story 0.03 0.09 0.05 6273 139 | news_culture 0.81 0.72 0.77 28031 140 | news_entertainment 0.93 0.51 0.66 39396 141 | news_sports 0.98 0.78 0.87 37568 142 | news_finance 0.64 0.30 0.41 27085 143 | news_house 0.73 0.91 0.81 17672 144 | news_car 0.92 0.91 0.92 35785 145 | news_edu 0.84 0.87 0.86 27058 146 | news_tech 0.81 0.66 0.73 41543 147 | news_military 0.73 0.46 0.57 24984 148 | news_travel 0.73 0.80 0.76 21422 149 | news_world 0.43 0.75 0.55 26909 150 | stock 0.02 0.72 0.05 340 151 | news_agriculture 0.61 0.85 0.71 19322 152 | news_game 0.81 0.93 0.87 29300 153 | 154 | accuracy 0.71 382688 155 | macro avg 0.67 0.69 0.64 382688 156 | weighted avg 0.77 0.71 0.72 382688 157 | ``` 158 | 初始关键词对分类效果有显著影响，当某分类召回率较低时，尝试增加关键词数量；优化一个分类的关键词，同时会小幅提升其他分类的效果。 159 | 如果存在易混淆分类，例如news_finance和stock，则调整关键词的作用不大，推荐处理办法是将混淆分类合并，或者增加层级关系。 160 | 161 | **2. 词典大小的影响** 162 | 改变CountVectorizer的max_df、min_df以及token_pattern参数，主要影响的是词典的大小。 163 | 测试结果如下： 164 | | analyzer | 词典大小 | accuracy | macro f1 | weighted f1 | 165 | | :---- | :---- | ----: | ----: | ----: | 166 | | char | 5329 | 0.63 | 0.58 | 0.64 | 167 | | word | 14800 | 0.75 | 0.70 | 0.77 | 168 | | word | 27130 | 0.75 | 0.70 | 0.77 | 169 | | word | 44654 | 0.76 | 0.71 | 0.78 | 170 | | word(default) | 78041 | 0.77 | 0.72 | 0.79 | 171 | | word | 232820 | 0.74 | 0.69 | 0.75 | 172 | 173 | 在合理的参数组合下(analyzer!='char')，最差和最好的结果差距在3%左右。 174 | 对于开放领域的中文语料，使用代码中的默认值即可。 175 | 备选组合： 176 | `CountVectorizer(analyzer="word", max_df=0.8, min_df=0, token_pattern=r"(?u)\b\w\w+\b")` 177 | `CountVectorizer(analyzer="word", max_df=0.8, min_df=10, token_pattern=r"(?u)\b\w+\b")` 178 | 179 | **3. shrinkage步骤的影响** 180 | 经测试，hierarchical shrinkage步骤在分类不具备层级关系时，效果不明显。 181 | 而在分类存在层级关系时，取消shrinkage步骤将使分类结果偏聚到子分类上。 182 | 使用shrinkage步骤将使训练速度大幅降低，但完全在可接受范围内，因此默认在任何情况下均使用shrinkage步骤。 183 | 184 | **4. 不同迭代轮数的影响** 185 | 原论文以参数收敛作为EM迭代停止条件，但没有写明收敛的判定标准。 186 | 经测试，迭代1轮效果较差。迭代次数超过5次时，效果基本不再变化。 187 | | 迭代轮数 | Accuracy | macro f1 | weighted f1 | 188 | | :---- | ----: | ----: | ----: | 189 | | 0(预标注) | 0.24 | 0.31 | 0.34 | 190 | | 1 | 0.64 | 0.61 | 0.66 | 191 | | 3 | 0.76 | 0.71 | 0.78 | 192 | | 5(default) | 0.77 | 0.72 | 0.79 | 193 | | 7 | 0.77 | 0.71 | 0.78 | 194 | | 10 | 0.77 | 0.71 | 0.78 | 195 | 196 | 因此采用max_iters=5作为默认参数。 197 | -------------------------------------------------------------------------------- /category.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding:utf-8 -*- 3 | # @Author : ningchao 4 | # @Time : 20/11/9 10:19 5 | from typing import * 6 | from collections import OrderedDict 7 | 8 | 9 | class Category: 10 | def __init__(self, name: str): 11 | self.name = name 12 | self.depth = 0 13 | self.parent = None 14 | self.childs = OrderedDict() # 使用OrderedDict以兼容python<=3.5 15 | self.keywords = set() 16 | self.documents = set() # 存储文本索引 17 | self.category_list = None 18 | 19 | def __hash__(self): 20 | return hash(self.name) 21 | 22 | def __eq__(self, other: 'Category'): 23 | if isinstance(other, self.__class__): 24 | return self.name == other.name 25 | else: 26 | return False 27 | 28 | def __repr__(self): 29 | if len(self.childs) == 0: 30 | return self.name + ": []" 31 | return self.name + ": " + str(list(self.childs.keys())) 32 | 33 | def get_hierarchical_path(self) -> List[str]: 34 | # path not including 'ROOT' 35 | path = [] 36 | parent = self.parent 37 | while parent.name != "ROOT": 38 | path.insert(0, parent.name) 39 | parent = parent.parent 40 | path.append(self.name) 41 | return path 42 | 43 | def set_depth(self, depth: int) -> None: 44 | self.depth = depth 45 | 46 | def get_depth(self) -> int: 47 | return self.depth 48 | 49 | @staticmethod 50 | def get_max_depth(root_node: 'Category', cur_depth: int = 0) -> int: 51 | if len(root_node.get_childs()) == 0: 52 | return cur_depth 53 | cur_depth_copy = cur_depth 54 | for child in root_node.childs: 55 | child_depth = Category.get_max_depth(child, cur_depth_copy + 1) 56 | if child_depth > cur_depth: 57 | cur_depth = child_depth 58 | return cur_depth 59 | 60 | def set_parent(self, parent: 'Category') -> None: 61 | self.parent = parent 62 | 63 | def add_child(self, child: 'Category', depth: int) -> None: 64 | child.set_parent(self) 65 | child.set_depth(depth) 66 | self.childs[child] = depth 67 | 68 | def set_keywords(self, keywords: Set[str]) -> None: 69 | self.keywords = keywords 70 | 71 | def get_parent(self) -> 'Category': 72 | return self.parent 73 | 74 | def get_childs(self) -> List['Category']: 75 | return list(self.childs.keys()) 76 | 77 | def get_category_list(self) -> List[str]: 78 | return self.category_list 79 | 80 | def set_category_list(self, category_list: List[str]): 81 | self.category_list = category_list 82 | 83 | def add_document(self, document_index: int) -> None: 84 | self.documents.add(document_index) 85 | 86 | def get_documents(self) -> Set[int]: 87 | return self.documents 88 | 89 | def get_documents_size(self) -> int: 90 | return len(self.documents) 91 | 92 | def find_document(self, document_index: int) -> Optional['Category']: 93 | """ 94 | 传入文档索引查找包含该文档的类别 95 | :param document_index: 96 | :return: 97 | """ 98 | if document_index in self.documents: 99 | return self 100 | else: 101 | for child in self.childs: 102 | category = child.find_document(document_index) 103 | if category is not None: 104 | return category 105 | return None 106 | 107 | def find_category(self, categorie_path_list: List[str]) -> Optional['Category']: 108 | """ 109 | 在类别树中查找一个分类 110 | :param categorie_path_list: 分类层级list，父分类在前，子分类在后, 例: ["新闻", "经济", "金融业"] 111 | :return: 返回最后一级子分类 or None 112 | """ 113 | if len(categorie_path_list) == 0: 114 | return None 115 | 116 | categories_copy = categorie_path_list.copy() 117 | if self.name == "ROOT": 118 | categories_copy.insert(0, "ROOT") 119 | 120 | if self.name == categories_copy[0]: 121 | if len(categories_copy) == 1: 122 | return self 123 | for child in self.childs: 124 | found = child.find_category(categories_copy[1:]) 125 | if found is not None: 126 | return found 127 | return None 128 | 129 | def add_category(self, categories: List[str]) -> 'Category': 130 | """ 131 | 向类别树中添加一个分类，若路径上的父级分类不存在，则一并添加 132 | :param categories: 分类层级list，父分类在前，子分类在后, 例: ["新闻", "经济", "金融业"] 133 | :return: 返回最后一级子分类 134 | """ 135 | depth = len(categories) 136 | if depth == 0: 137 | return self 138 | 139 | leaf_category = self.find_category(categories) 140 | if leaf_category: 141 | return leaf_category 142 | 143 | category_path = categories[:-1] 144 | leaf_category = Category(categories[-1]) 145 | parent = self.find_category(category_path) 146 | if parent is None: 147 | parent = self.add_category(category_path) 148 | parent.add_child(leaf_category, depth) 149 | 150 | return leaf_category 151 | 152 | def find_category_by_word(self, word: str) -> Optional['Category']: 153 | """ 154 | 传入单词搜索对应类别，同一路径上，子分类优先级更高。不同路径上，按照类别添加顺序选择。 155 | :param word: 156 | :return: 157 | """ 158 | for child in self.childs: 159 | categoty = child.find_category_by_word(word) 160 | if categoty is not None: 161 | return categoty 162 | 163 | if word in self.keywords: 164 | return self 165 | 166 | return None 167 | -------------------------------------------------------------------------------- /main.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding:utf-8 -*- 3 | # @Author : ningchao 4 | # @Time : 20/11/7 15:58 5 | import utils 6 | import logging 7 | import numpy as np 8 | from typing import * 9 | from tqdm import tqdm 10 | from category import Category 11 | from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 12 | 13 | 14 | def preliminary_labeling(category_tree: Category, segs: List[List[str]]): 15 | """ 16 | TODO: 应支持自定义的预标注规则, 或读取预标注结果 17 | 遍历文档，根据初始关键词做预标注, 同时得到文档词频矩阵 18 | :param category_tree: 分类树根节点 19 | :param segs: 文档集分词结果 20 | :return: 返回单词索引表({word: index})和文档词频矩阵(documents_size, vocab_size), type='csr_matrix' 21 | """ 22 | # 默认的token_pattern会过滤掉单字 23 | cv = CountVectorizer(analyzer="word", max_df=0.8, min_df=0.00001, token_pattern=r"(?u)\b\w+\b") 24 | logging.info("初始化文档词频矩阵") 25 | document_vectors = cv.fit_transform([" ".join(seg) for seg in segs]) # csr_matrix 26 | vocabulary = cv.vocabulary_ 27 | logging.info("词典大小: {}".format(len(vocabulary))) 28 | logging.info("文档预标注") 29 | for i, seg in tqdm(enumerate(segs)): 30 | for word in seg: 31 | category = category_tree.find_category_by_word(word) 32 | if category is not None: 33 | category.add_document(i) 34 | break 35 | return vocabulary, document_vectors 36 | 37 | 38 | def init_bayes_model(category_tree: Category, documents_size: int, vocab_size: int): 39 | """ 40 | 初始化模型所用参数 41 | :param category_tree: 分类树根节点 42 | :param documents_size: 文档数 43 | :param vocab_size: 单词数 44 | :return: P(C) -> (category_size, ) 45 | P(C|D) -> (category_size, documents_size) 46 | P(W|C) -> (vocab_size, category_size) 47 | """ 48 | category_list = category_tree.get_category_list() 49 | category_size = len(category_list) 50 | category_prior_probability = np.zeros(category_size) # 类别先验概率P(C) 51 | category_document_cond_probability = np.zeros(([documents_size, category_size])) # 文档条件概率P(C|D) 52 | 53 | # 根据预标注结果初始化P(C)和P(C|D) 54 | logging.info("参数初始化") 55 | for c, category in tqdm(enumerate(category_list)): 56 | category_path = category.split("/") 57 | category_documents = category_tree.find_category(category_path).get_documents() 58 | for document_index in category_documents: 59 | category_document_cond_probability[document_index, c] = 1.0 60 | category_prior_probability[c] = (1.0 + len(category_documents)) / (category_size + documents_size) # using Laplace smooth 61 | 62 | category_document_cond_probability = category_document_cond_probability.T # 转置便于矩阵乘法 63 | word_category_cond_probability = np.zeros([vocab_size, len(category_list)]) 64 | logging.info("预标注比例: {}/{}".format(int(category_document_cond_probability.sum()), documents_size)) 65 | 66 | return category_prior_probability, category_document_cond_probability, word_category_cond_probability 67 | 68 | 69 | def maximization_step(document_vectors, p_c, p_c_d, p_w_c): 70 | # E-step更新P(C|D)后, 在M-step中更新P(W|C) (function 1)和P(C) (function 2) 71 | logging.info("Horizontal M-step") 72 | category_vectors = p_c_d @ document_vectors # shape=(category_size, vocab_size) 73 | category_size = p_c.shape[0] 74 | documents_size = document_vectors.shape[0] # 原论文documents_size = |D| + |H| 75 | vocab_size = document_vectors.shape[1] 76 | for c in tqdm(range(category_size)): 77 | category_vectors_sum = category_vectors[c].sum() 78 | for v in range(vocab_size): 79 | p_w_c[v, c] = (1 + category_vectors[c, v]) / (vocab_size + category_vectors_sum) 80 | for c in range(category_size): 81 | p_c[c] = (1.0 + p_c_d[c].sum()) / (category_size + documents_size) 82 | 83 | 84 | def maximization_step_with_shrinkage(category_tree: Category, document_vectors, p_c, p_c_d, p_w_c, p_w_c_k, lambda_matrix, beta_matrix, iter: int): 85 | # E-step更新P(C|D)后, 在M-step中更新P(W|C)(公式1)和P(C) (function 2) 86 | documents_size, vocab_size = document_vectors.shape 87 | category_size, lambda_size = lambda_matrix.shape 88 | category_list = category_tree.get_category_list() 89 | # vertical M 90 | if iter > 0: 91 | shrinkage_maximization_step(lambda_matrix, beta_matrix, p_c_d) 92 | # horizontal M 93 | # update P^{α}(w|c) 94 | logging.info("Horizontal M-step") 95 | for c in tqdm(range(category_size)): 96 | category_path = category_list[c].split("/") 97 | dep_list = [] 98 | category_depth = len(category_path) 99 | for k in range(category_depth): 100 | # 第一层为该类自身, 然后沿着层级直到ROOT(不包含ROOT) 101 | dep_list.append(category_list.index("/".join(category_path))) 102 | category_vectors = p_c_d[dep_list] @ document_vectors # 只需取出包含的类别 103 | if category_vectors.ndim == 1: 104 | category_vectors = category_vectors.reshape(1, -1) 105 | category_vector_hierarchy = category_vectors.sum(axis=0) # 将父分类的文本集也算入子分类中 106 | category_vector_hierarchy_sum = category_vector_hierarchy.sum() 107 | for v in range(vocab_size): 108 | p_w_c_k[v, c, k] = (1.0 + category_vector_hierarchy[v]) / (vocab_size + category_vector_hierarchy_sum) 109 | category_path = category_path[:-1] 110 | category_vector_root = document_vectors.sum(axis=0) 111 | category_vector_root_sum = document_vectors.sum() 112 | for v in range(vocab_size): 113 | p_w_c_k[v, :, -2] = (1.0 + category_vector_root[0, v]) / (vocab_size + category_vector_root_sum) # category_vector_root.ndim=2 114 | p_w_c_k[:, :, -1] = 1.0 / vocab_size 115 | # update p_w_c (function 4) 116 | for v in range(vocab_size): 117 | p_w_c[v] = (lambda_matrix * p_w_c_k[v]).sum(axis=1) 118 | # update p_c (function 2) 119 | for c in range(category_size): 120 | p_c[c] = (1 + p_c_d[c].sum()) / (category_size + documents_size) 121 | 122 | 123 | def expectation_step_with_shrinkage(document_vectors, p_c, p_w_c, p_w_c_k, lambda_matrix, beta_matrix): 124 | # M-step更新P(W|C)和P(C)后, 在E-step中更新P(C|D) (function 3) 125 | # vertical E 126 | shrinkage_expectation_step(document_vectors, lambda_matrix, beta_matrix, p_w_c_k) 127 | # horizontal E 128 | logging.info("Horizontal E-step") 129 | # 求log将function(3)中累乘改为累加 130 | log_p_d_c = document_vectors @ np.log(p_w_c) # shape=(documents_size, category_size) 131 | log_p_c_d = np.log(p_c).reshape(-1, 1) + log_p_d_c.T # shape=(category_size, documents_size) 132 | return utils.softmax(log_p_c_d) 133 | 134 | 135 | def hierarchical_shrinkage_init(category_tree: Category, document_vectors): 136 | """ 137 | shrinkage步骤利用分类的层次关系来缓解特征稀疏的问题 138 | 1/|V|(λ4) <- ROOT(λ3) <- 新闻(λ2) <- 国际新闻(λ1) <- 经济新闻(λ0) 139 | 按层次关系将父分类词的概率加权后累加在子分类上 140 | :param category_tree: 分类树root节点 141 | :param document_vectors: 文档词频矩阵 142 | :return: λ -> (category_size, max_depth + 2) 143 | β -> (documents_size, category_size, max_depth + 2) 144 | P^{α}(W|C) -> (vocab_size, category_size, max_depth + 2) 145 | """ 146 | logging.info("初始化shrinkage参数") 147 | max_depth = Category.get_max_depth(category_tree) 148 | category_list = category_tree.get_category_list() 149 | category_size = len(category_list) 150 | lambda_size = max_depth + 2 151 | lambda_matrix = np.zeros([category_size, lambda_size]) 152 | for c, path in enumerate(category_list): 153 | category_node = category_tree.find_category(path.split("/")) 154 | depth = category_node.get_depth() 155 | init_lambda_val = 1.0 / (depth + 2) 156 | for k in range(depth): 157 | lambda_matrix[c, k] = init_lambda_val 158 | lambda_matrix[c, max_depth] = init_lambda_val 159 | lambda_matrix[c, max_depth+1] = init_lambda_val 160 | # init β 161 | documents_size, vocab_size = document_vectors.shape 162 | beta_matrix = np.zeros([documents_size, category_size, lambda_size]) 163 | # init P^{α}(W|C) 164 | p_w_c_k = np.zeros([vocab_size, category_size, lambda_size]) 165 | return lambda_matrix, beta_matrix, p_w_c_k 166 | 167 | 168 | def shrinkage_maximization_step(lambda_matrix, beta_matrix, p_c_d): 169 | # update λ (function 6) 170 | logging.info("Vertical M-step") 171 | documents_size, category_size, lambda_size = beta_matrix.shape 172 | for c in tqdm(range(category_size)): 173 | norm_val = p_c_d[c].sum() 174 | for k in range(lambda_size): 175 | lambda_matrix[c, k] = beta_matrix[:, c, k] @ p_c_d[c] 176 | lambda_matrix[c, k] /= norm_val 177 | 178 | 179 | def shrinkage_expectation_step(document_vectors, lambda_matrix, beta_matrix, p_w_c_k): 180 | # update β (function 5) 181 | logging.info("Vertical E-step") 182 | documents_size = document_vectors.shape[0] 183 | # 遍历前获取所有nonzero索引, 因为csr_matrix索引效率较低 184 | document_vectors_nonzero = document_vectors.nonzero() 185 | document_vectors_nonzero_count = np.bincount(document_vectors_nonzero[0], minlength=documents_size) 186 | for d, v in tqdm(zip(*document_vectors_nonzero)): 187 | p_w_c_alpha = lambda_matrix * p_w_c_k[v] # shape = (category_size, lambda_size) 188 | p_w_c_alpha = p_w_c_alpha / p_w_c_alpha.sum(axis=1).reshape(-1, 1) 189 | beta_matrix[d] += p_w_c_alpha 190 | 191 | # 改变了计算顺序, 由于精度原因导致结果与旧版略微不一致 192 | for d in range(documents_size): 193 | if document_vectors_nonzero_count[d] > 0: 194 | beta_matrix[d] /= document_vectors_nonzero_count[d] # 公式6分母上的Σk 195 | 196 | 197 | def main(word_file: str, cropus_file: str, result_file: str, model_save_path=None, max_iters=5): 198 | """ 199 | 模型训练主函数 200 | :param word_file: 关键词文件路径 201 | :param cropus_file: 待分类样本文件路径 202 | :param result_file: 分类结果保存路径 203 | :param model_save_path: 模型参数保存路径 204 | :param max_iters: 迭代轮数 205 | :return: 206 | """ 207 | category_tree = utils.load_seed_keywords(word_file) 208 | datas = utils.load_data(cropus_file) 209 | segs = utils.word_segment(datas) 210 | vocabulary, document_vectors = preliminary_labeling(category_tree, segs) 211 | del segs 212 | p_c, p_c_d, p_w_c = init_bayes_model(category_tree, documents_size=len(datas), vocab_size=len(vocabulary)) 213 | lambda_matrix, beta_matrix, p_w_c_k = hierarchical_shrinkage_init(category_tree, document_vectors) 214 | for _i in range(max_iters): 215 | logging.info("EM迭代进度: {}/{}".format(_i + 1, max_iters)) 216 | maximization_step_with_shrinkage(category_tree, document_vectors, p_c, p_c_d, p_w_c, p_w_c_k, lambda_matrix, beta_matrix, _i) 217 | p_c_d = expectation_step_with_shrinkage(document_vectors, p_c, p_w_c, p_w_c_k, lambda_matrix, beta_matrix) 218 | 219 | category_list = category_tree.get_category_list() 220 | fw = open(result_file, "w", encoding="utf-8") 221 | for i in range(len(datas)): 222 | prob = p_c_d[:, i] 223 | predict_category = category_list[prob.argmax()] 224 | fw.write(datas[i] + "\t" + predict_category + "\n") 225 | fw.close() 226 | 227 | if model_save_path is not None: 228 | utils.save_model(model_save_path, vocabulary, p_c, p_w_c, category_list) 229 | 230 | 231 | if __name__ == "__main__": 232 | logging.basicConfig(level=logging.INFO) 233 | main(word_file="resources/dict/words_toutiao_news.txt", 234 | cropus_file="resources/cropus/toutiao_cat_data.txt", 235 | result_file="resources/cropus/toutiao_cat_data_result.txt", 236 | model_save_path="resources/model/toutiao_news_model", 237 | max_iters=5) 238 | -------------------------------------------------------------------------------- /predict.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding:utf-8 -*- 3 | # @Author : ningchao 4 | # @Time : 20/11/23 15:08 5 | import utils 6 | import jieba 7 | import numpy as np 8 | from typing import * 9 | from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 10 | 11 | 12 | class Classifier: 13 | def __init__(self, model_dir: str): 14 | # 注意CountVectorizer的参数应与训练时一致 15 | vocab, self.p_c, self.p_w_c, self.labels = utils.load_model(model_dir) 16 | self.cv = CountVectorizer(analyzer="word", token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", vocabulary=vocab) 17 | 18 | def predict_text(self, text: str, top_n: int=1) -> List[Tuple[str, float]]: 19 | """ 20 | 单条预测接口 21 | :param text: 待分类文本 22 | :param top_n: 返回概率最高的前N个预测结果, 默认为1 23 | :return: [(category_name, probability)] 24 | """ 25 | # 分词模式与训练一致 26 | seg = " ".join(utils.jieba_segment(text, mode="search")) 27 | text_vec = self.cv.transform([seg]) 28 | log_p_d_c = text_vec @ np.log(self.p_w_c) 29 | log_p_c_d = np.log(self.p_c).reshape(-1, 1) + log_p_d_c.T 30 | prob = utils.softmax(log_p_c_d) 31 | top_n_index = prob[:, 0].argsort()[::-1][:top_n] 32 | return [(self.labels[index], prob[:, 0][index]) for index in top_n_index] 33 | 34 | 35 | if __name__ == "__main__": 36 | cls = Classifier("resources/model/toutiao_news_model") 37 | res = cls.predict_text("今年5G通信产业规模预计达5036亿元 同比增长128%", top_n=3) 38 | print(res) 39 | -------------------------------------------------------------------------------- /report.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from sklearn import metrics 2 | 3 | 4 | def get_report(result_file: str, label_file: str): 5 | """ 6 | 打印评测结果 7 | 如格式不同, 调整代码并将标注和预测结果传入metrics.classification_report即可 8 | :param result_file: 训练后得到的文本分类结果 9 | :param label_file: 模型保存路径下的labels.txt路径 10 | :return: 11 | """ 12 | with open(label_file, "r", encoding="utf-8") as fr: 13 | labels = [line.strip() for line in fr] 14 | with open(result_file, "r", encoding="utf-8") as fr: 15 | fr = [line.strip().rsplit("\t", 1) for line in fr] 16 | y_predict = [] 17 | y_label = [] 18 | for line in fr: 19 | raw_data, y = line 20 | label = raw_data.split("_!_")[2] 21 | y_predict.append(labels.index(y)) 22 | y_label.append(labels.index(label)) 23 | print(metrics.classification_report(y_label, y_predict, target_names=labels)) 24 | 25 | 26 | if __name__ == "__main__": 27 | get_report(result_file="resources/cropus/toutiao_cat_data_result.txt", 28 | label_file="resources/model/toutiao_news_model/labels.txt") 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | numpy==1.19.2 2 | scipy==1.5.4 3 | scikit-learn==0.23.2 4 | jieba==0.42.1 5 | tqdm==4.54.1 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /resources/cropus/toutiao_cat_data_example.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 6553112115719176711_!_102_!_news_entertainment_!_宋仲基将拍新剧，好期待演女主角的她_!_太阳后裔,成均馆绯闻,金智媛,郑秀晶,树大根深,宋仲基,阿斯达年代记,善德女王 2 | 6471154008730894605_!_108_!_news_edu_!_中国师范类大学的排名？_!_华东师范大学,北师大,东北师范大学,北京师范大学,湖南师范大学 3 | 6553182090618208781_!_115_!_news_agriculture_!_2020年真的会取消农村低保补助吗？答案你满意吗！_!_取消低保,农村,贫困户 4 | 6553393034271130115_!_104_!_news_finance_!_融创将回购不超过5%股份进行股权激励_!_薪酬体系,融创中国,股权,融创 5 | 6554581397187592718_!_109_!_news_tech_!_联想杨元庆，算不算一个合格的CEO?_!_方案,华为,杨元庆,联想,LDPC 6 | 6540152816478978567_!_102_!_news_entertainment_!_《琅琊榜》为什么会获奖？看看人家是怎么拍戏的，不容易呀！_!_ 7 | 6553796539376992776_!_116_!_news_game_!_绝地求生：吃鸡外挂丛生，绝地求生或将真的凉凉_!_英雄联盟,守望先锋,DOTA 2,绝地求生：大逃杀,服务器,特基拉日出,绝地求生 8 | 6554642664053014798_!_109_!_news_tech_!_如何看待二更食堂《托你们的福，那个杀害空姐的司机，正躺在家数钱》一文？_!_ 9 | 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news_entertainment###网红|热搜|综艺|明星|演员|奥斯卡|整容 4 | news_sports###体育|运动|篮球|足球|乒乓球|排球|奥运会 5 | news_finance###金融|理财|投资|银行|人民币|经济|GDP|资金|货币|融资|财富 6 | news_house###房子|买房|购房|房产|房价 7 | news_car###汽车|驾驶|买车|车辆|跑车 8 | news_edu###教育|学校|大学|课程|教师|高中 9 | news_tech###科技|科学|技术|电子|互联网|研究|手机|智能|5G|卫星 10 | news_military###军事|战争|武器|装备|枪械|坦克|战斗机|导弹|潜艇|军舰 11 | news_travel###旅行|旅游|驴友|自驾游|景点|景区|风景 12 | news_world###世界|局势|政治|经济|美国|中国|联合国|国际 13 | stock###股票|炒股|大盘|指数 14 | news_agriculture###农业|三农|水稻|农村 15 | news_game###游戏|手游|电脑|战队|电竞 -------------------------------------------------------------------------------- /utils.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/usr/bin/env python 2 | # -*- coding:utf-8 -*- 3 | # @Author : ningchao 4 | # @Time : 20/11/19 16:35 5 | import os 6 | import jieba 7 | import pickle 8 | import logging 9 | import collections 10 | import numpy as np 11 | from typing import * 12 | from tqdm import tqdm 13 | 14 | from category import Category 15 | 16 | 17 | def load_seed_keywords(keywords_file: str) -> Category: 18 | """ 19 | 获取初始关键词, 并构建分类树 20 | :param keywords_file: 关键词文件路径 21 | :return: 分类树root节点 22 | """ 23 | category = Category("ROOT") 24 | category_list = [] 25 | with open(keywords_file, "r", encoding="utf-8") as fr: 26 | for line in fr: 27 | categories, words = line.strip().split("###") 28 | category_list.append(categories) 29 | categories = categories.split("/") 30 | words = set(words.split("|")) 31 | category.add_category(categories).set_keywords(words) 32 | category.set_category_list(category_list) 33 | logging.info("分类树: {}".format(category)) 34 | return category 35 | 36 | 37 | def load_data(file: str) -> List[str]: 38 | """ 39 | 读取待分类数据集 40 | :param file: 文件路径 41 | :return: 42 | """ 43 | with open(file, "r", encoding="utf-8") as fr: 44 | datas = [line.strip() for line in fr] 45 | return datas 46 | 47 | 48 | def word_segment(datas: List[str], mode: str="search") -> List[List[str]]: 49 | """ 50 | 对原始文档分词, 根据数据集格式调整这里的处理方式, 确保对文本进行分词 51 | 可以用自定义分词器替换jieba_segment 52 | :param datas: list of raw lines 53 | :param mode: jieba分词模式, "default"(粗粒度) or "search"(细粒度) 54 | 细粒度模式下, 一些长词会被再次切分(如 "计算机科学与技术" -> "计算机 科学 与 技术") 55 | :return: list of segmented documents 56 | """ 57 | segs = [] 58 | for data in tqdm(datas, desc="文档集预分词"): 59 | document = data.split("_!_", 3)[-1] 60 | document = document.replace("_!_", " ") 61 | seg = jieba_segment(document, mode=mode) 62 | segs.append(seg) 63 | logging.info("分词前: {}".format(datas[0])) 64 | logging.info("分词后: {}".format(segs[0])) 65 | logging.info("如所取字段与预期不一致, 需修改utils.word_segment, 确保其符合数据集格式") 66 | return segs 67 | 68 | 69 | def jieba_segment(text: str, mode: str) -> List[str]: 70 | seg = list(jieba.tokenize(text, mode=mode)) 71 | # build DAG 72 | graph = collections.defaultdict(list) 73 | for word in seg: 74 | graph[word[1]].append(word[2]) 75 | 76 | def dfs(graph: Dict[int, List[int]], v: int, seen: List[int]=None, path: List[int]=None): 77 | if seen is None: 78 | seen = [] 79 | if path is None: 80 | path = [v] 81 | seen.append(v) 82 | paths = [] 83 | for t in graph[v]: 84 | if t not in seen: 85 | t_path = path + [t] 86 | paths.append(tuple(t_path)) 87 | paths.extend(dfs(graph, t, seen, t_path)) 88 | return paths 89 | 90 | longest_path = sorted(dfs(graph, 0), key=lambda x: len(x), reverse=True)[0] 91 | longest_seg = [text[longest_path[i]: longest_path[i + 1]] for i in range(len(longest_path) - 1)] 92 | return longest_seg 93 | 94 | 95 | def softmax(x): 96 | # 对log_p_c_d做归一化, 故取axis=0 97 | norm_x = x - x.max(axis=0) 98 | return np.exp(norm_x) / np.exp(norm_x).sum(axis=0) 99 | 100 | 101 | def save_model(model_dir: str, vocabulary: Dict[str, int], p_c: np.ndarray, p_w_c: np.ndarray, labels: List[str]): 102 | """ 103 | 保存模型 104 | :param model_dir: 模型保存目录, 如目录非空则覆盖旧模型 105 | :param vocabulary: CountVectorizer词典 106 | :param p_c: P(C) 107 | :param p_w_c: P(W|C) 108 | :param labels: category list 109 | :return: 110 | """ 111 | if not model_dir.endswith("/"): 112 | model_dir += "/" 113 | if not os.path.exists(model_dir): 114 | os.makedirs(model_dir) 115 | with open(model_dir + "vocab.pkl", "wb") as fw: 116 | pickle.dump(vocabulary, fw) 117 | np.save(model_dir + "category_prob.npy", p_c) 118 | np.save(model_dir + "word_prob.npy", p_w_c) 119 | with open(model_dir + "labels.txt", "w", encoding="utf-8") as fw: 120 | for l in labels: 121 | fw.write(l + "\n") 122 | logging.info("模型保存成功") 123 | 124 | 125 | def load_model(model_dir: str): 126 | """ 127 | 读取模型 128 | :param model_dir: 模型保存目录 129 | :return: 词典, P(C), P(W|C), category list 130 | """ 131 | if not model_dir.endswith("/"): 132 | model_dir += "/" 133 | with open(model_dir + "vocab.pkl", "rb") as fr: 134 | vocabulary = pickle.load(fr) 135 | p_c = np.load(model_dir + "category_prob.npy") 136 | p_w_c = np.load(model_dir + "word_prob.npy") 137 | with open(model_dir + "labels.txt", "r", encoding="utf-8") as fr: 138 | labels = [line.strip() for line in fr] 139 | 140 | return vocabulary, p_c, p_w_c, labels 141 | --------------------------------------------------------------------------------