学术前沿趋势分析No.4 论文种类统计

写在最前面，很有幸参加Datawhale第21期组队学习！github开源地址

思路分析

思路1：TF-IDF+机器学习分类器
直接使用TF-IDF对文本提取特征，使用分类器进行分类，分类器的选择上可以使用SVM、LR、XGboost等
思路2：FastText
FastText是入门款的词向量，利用Facebook提供的FastText工具，可以快速构建分类器
思路3：WordVec+深度学习分类器
WordVec是进阶款的词向量，并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRnn或者BiLSTM。
思路4：Bert词向量
Bert是高配款的词向量，具有强大的建模学习能力。

具体代码实现以及讲解

思路一 机器学习

# 导入所需的package
import seaborn as sns #用于画图
from bs4 import BeautifulSoup #用于爬取arxiv的数据
import re #用于正则表达式，匹配字符串的模式
import requests #用于网络连接，发送网络请求，使用域名获取对应信息
import json #读取数据，我们的数据为json格式的
import pandas as pd #数据处理，数据分析
import matplotlib.pyplot as plt #画图工具
def readArxivFile(path, columns=['id', 'submitter', 'authors', 'title', 'comments', 'journal-ref', 'doi',
       'report-no', 'categories', 'license', 'abstract', 'versions',
       'update_date', 'authors_parsed'], count=None):
    '''
    定义读取文件的函数
        path: 文件路径
        columns: 需要选择的列
        count: 读取行数
    '''
    
    data  = []
    with open(path, 'r') as f: 
        for idx, line in enumerate(f): 
            if idx == count:
                break
                
            d = json.loads(line)
            d = {col : d[col] for col in columns}
            data.append(d)

    data = pd.DataFrame(data)
    return data

data = readArxivFile('arxiv-metadata-oai-snapshot.json', 
                     ['id', 'title', 'categories', 'abstract'], 200000)
data['text'] = data['title'] + data['abstract']

data['text'] = data['text'].apply(lambda x: x.replace('\n',' '))
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: x.lower())
data = data.drop(['abstract', 'title'], axis=1)    
# 多个类别，包含子分类
data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x : x.split(' '))

# 单个类别，不包含子分类
data['categories_big'] = data['categories'].apply(lambda x : [xx.split('.')[0] for xx in x])    
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
data_label = mlb.fit_transform(data['categories_big'].iloc[:])  
###
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=4000)
data_tfidf = vectorizer.fit_transform(data['text'].iloc[:]) 
# 划分训练集和验证集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data_tfidf, data_label,
                                                 test_size = 0.2,random_state = 1)

# 构建多标签分类模型
from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultiOutputClassifier(MultinomialNB()).fit(x_train, y_train)

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, clf.predict(x_test)))   

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