19、自然语言处理与深度学习中的集成分类方法-优快云博客

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自然语言处理与深度学习中的集成分类方法

在当今信息爆炸的时代，文本分类和多类别分类问题变得越来越重要。下面将详细介绍基于自然语言处理（NLP）的异构集成文本分类方法，以及使用Keras进行同质集成多类别分类的方法。

基于NLP的异构集成文本分类

在进行文本分类时，我们需要完成一系列的数据处理和模型训练步骤。
1. 数据准备
- 导入所需的库，使用 glob 模块查找指定路径下的所有文件。
- 使用 open() 方法以读取模式打开每个文件，并将文件内容读取并追加形成包含所有评论的数据集。
- 创建标签列，为每个评论标记正或负标签。由于正负评论是顺序添加的，需要使用 shuffle() 方法打乱数据。
- 对数据进行清理，包括转换为小写、去除标点符号和停用词、词干提取和分词，以创建特征向量。
2. 模型训练与评估
- 数据划分 ：将目标变量和特征变量分离为 X 和 Y ，并使用 test_size=.3 将数据划分为训练集和测试集。
- 特征提取 ：使用 CountVectorizer() 将文本转换为向量，生成 count_train 和 count_test 数据集；使用 TfidfVectorizer() 将文本转换为TF - IDF向量，生成 tfidf_train 和 tfidf_test 数据集。
- 模型训练 ：设置网格搜索的超参数，训练随机森林模型，在计数数据和TF - IDF数据上进行训练，并评估模型性能。同时，还训练了朴素贝叶斯模型和支持向量分类器算法。
- 模型评估 ：绘制ROC曲线和AUC分数，比较各个基础学习器和集成模型的性能，绘制每个模型在计数和TF - IDF数据上的测试准确率。

以下是数据处理和模型训练的流程：

graph LR
    A[导入库] --> B[数据准备]
    B --> C[数据划分]
    C --> D[特征提取]
    D --> E[模型训练]
    E --> F[模型评估]

词性标注和组块处理

在NLP中，词性标注（POS tagging）和组块处理（Chunking）是重要的任务。
1. 词性标注
- 词性标注用于为文本中的单词标记其相应的词性，主要的词性有名词、代词、形容词、动词、副词、介词、连词和感叹词。
- 使用NLTK库的 pos_tag 函数进行词性标注，需要先对文本进行预处理，包括转换为小写、去除停用词、标点符号、词形还原和分词。

import os
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
import string

# 假设已经有DataFrame df_moviereviews
df_moviereviews['text'] = df_moviereviews['text'].apply(lambda x: " ".join(x.lower() for x in x.split()))

stop = set(stopwords.words('english'))
exclude = set(string.punctuation)
lemma = WordNetLemmatizer()

def clean(doc):
    stop_free = " ".join([i for i in doc.lower().split() if i not in stop])
    stop_free = ''.join(ch for ch in stop_free if ch not in exclude)
    normalized = " ".join(lemma.lemmatize(word) for word in stop_free.split())
    return normalized

tokenized_sent = [clean(doc).split() for doc in df_moviereviews["text"]]
postag = [nltk.pos_tag(token) for token in tokenized_sent]

组块处理
- 组块处理用于实体检测，它将多个标记组合起来识别为有意义的实体。
- NLTK提供了 ne_chunk 函数，可识别人员、地点和组织。其他常用的组块器包括OpenNLP、Yamcha和Lingpipe，也可以组合使用多个组块器并对结果进行最大投票以提高分类性能。

使用Keras进行同质集成多类别分类

在多类别分类问题中，我们可以使用同质集成模型来提高分类准确率。这里以Fashion - MNIST数据集为例，该数据集包含60,000张来自十个类别的时尚产品图像。
1. 数据准备
- 使用Google Colab进行模型训练，因为它已经安装了TensorFlow。
- 导入所需的库，从 tf.keras.datasets 模块加载Fashion - MNIST数据集，并检查训练集和测试集的维度和目标变量的唯一值。
- 绘制前15张图像及其对应的实际类别标签。

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.utils import resample
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report
from scipy import stats

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

print("x_train shape:", x_train.shape, "y_train shape:", y_train.shape)
print(np.unique(y_train))

fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
columns = 5
rows = 3
for i in range(1, columns * rows + 1):
    fig.add_subplot(rows, columns, i)
    plt.title("Actual Class: {}".format((y_train[i])), color='r', fontsize=16)
    plt.imshow(x_train[i])
plt.show()

模型训练与评估
- 创建多个同质模型 ：使用 tf.keras 模块创建多个同质模型，在每次迭代中使用 resample() 方法创建自助采样，定义模型架构，编译模型并进行训练。
- 评估模型 ：在每次迭代中，评估模型的准确率、精确率和召回率，并将预测结果保存到数组中。
- 最大投票 ：将所有模型的预测结果组成DataFrame，转换数据类型为整数，使用 stats.mode() 进行最大投票，确定每个观察值最常预测的类别。
- 计算准确率和绘制混淆矩阵 ：计算测试数据的准确率，生成混淆矩阵并绘制。
- 绘制性能指标 ：将每个模型和集成模型的准确率、精确率和召回率组合在一个表格中，并绘制这些指标的变化情况。

以下是模型训练和评估的步骤表格：
|步骤|操作|
|----|----|
|1|创建多个同质模型，进行自助采样和模型训练|
|2|评估每个模型的准确率、精确率和召回率|
|3|进行最大投票，确定最常预测的类别|
|4|计算测试数据的准确率，生成并绘制混淆矩阵|
|5|绘制每个模型和集成模型的性能指标|

通过以上方法，我们可以有效地进行文本分类和多类别分类任务，提高分类的准确率和性能。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的模型和参数，以达到最佳的分类效果。

自然语言处理与深度学习中的集成分类方法

模型架构与训练细节

在使用 tf.keras 创建同质模型时，模型架构的设计至关重要。以下是详细的模型架构和训练过程：
1. 模型架构
- 模型使用了多层全连接层，其中隐藏层使用了ReLU激活函数，最后一层使用了Softmax激活函数。ReLU激活函数的公式为$f(x) = max{0, x}$，它在神经网络中被广泛推荐作为默认激活函数。Softmax函数用于多类别分类，它将输出转换为每个类别的概率分布，所有概率之和为1。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

模型编译与训练
- 模型使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数，适用于目标变量为整数表示的多类别分类问题。使用 Adam 优化器进行模型训练，它是随机梯度下降（SGD）的扩展，考虑了自适应学习率方法，为每个参数计算单独的学习率。

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=64)

模型评估与预测
- 在每次迭代中，使用 model.evaluate() 方法评估模型在测试数据上的准确率，使用 model.predict() 方法进行预测，并将预测结果转换为类别标签。

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=64)
model_pred = model.predict(x_test)
pred_classes = model_pred.argmax(axis=-1)

性能指标分析

通过绘制各种性能指标的变化情况，我们可以直观地观察到模型和集成模型的性能表现。以下是详细的指标分析过程：
1. 指标收集
- 在每次迭代中，将模型的准确率、精确率和召回率保存到 accuracy DataFrame中。

accuracy = pd.DataFrame(columns=["Accuracy", "Precision", "Recall"])
accuracy.loc[row_index, "Accuracy"] = score[1]
accuracy.loc[row_index, 'Precision'] = precision_score(y_test, pred_classes, average='weighted')
accuracy.loc[row_index, 'Recall'] = recall_score(y_test, pred_classes, average='weighted')

最大投票结果分析
- 将所有模型的预测结果进行最大投票，计算最大投票后的准确率，并将集成模型的指标添加到 accuracy DataFrame中。

df_iteration = pd.DataFrame([predictions[:, 0],
                             predictions[:, 1],
                             predictions[:, 2],
                             predictions[:, 3],
                             predictions[:, 4],
                             predictions[:, 5],
                             predictions[:, 6]])
df_iteration = df_iteration.astype('int64')
mode = stats.mode(df_iteration)
print(accuracy_score(y_test, mode[0].T))
accuracy = accuracy.append(pd.DataFrame([[accuracy_score(y_test, mode[0].T), 0, 0, "Ensemble Model"]],
                                        columns=["Accuracy", "Precision", "Recall", "Models"]))
accuracy.index = range(accuracy.shape[0])
accuracy.set_value(7, 'Precision', precision_score(y_test, mode[0].T, average='micro'))
accuracy.set_value(7, 'Recall', recall_score(y_test, mode[0].T, average='micro'))

指标可视化
- 绘制每个模型和集成模型的准确率、精确率和召回率的变化情况，通过图表可以直观地看到集成模型在这些指标上的提升。

plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(accuracy.Models, accuracy.Accuracy)
plt.title("Accuracy across all Iterations and Ensemble")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.show()

plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(accuracy.Models, accuracy.Accuracy, accuracy.Models, accuracy.Precision)
plt.title("Metrics across all Iterations and models")
plt.legend(["Accuracy", "Precision"])
plt.show()

不同优化器和损失函数的选择

在使用 tf.keras 进行模型训练时，除了上述使用的 Adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数，还有其他选择：
1. 优化器选择
- Adadelta ：自适应学习率方法，不需要手动调整学习率。
- Adagrad ：根据参数的历史梯度调整学习率，适用于稀疏数据。
- Adamax ：Adam的扩展，对学习率的上限有更好的控制。
- RMSprop ：自适应学习率方法，在处理非平稳目标时表现较好。
- SGD ：随机梯度下降，使用单一学习率进行参数更新。
2. 损失函数选择
- binary_crossentropy ：适用于二分类问题。
- categorical_crossentropy ：适用于目标变量为one - hot编码的多类别分类问题。
- mean_squared_error ：适用于回归问题。

以下是不同优化器和损失函数的选择表格：
|优化器|特点|
|----|----|
|Adam|自适应学习率，扩展了SGD|
|Adadelta|自适应学习率，无需手动调整|
|Adagrad|根据历史梯度调整学习率，适用于稀疏数据|
|Adamax|Adam的扩展，控制学习率上限|
|RMSprop|自适应学习率，处理非平稳目标较好|
|SGD|单一学习率，参数更新简单|

损失函数	适用场景
sparse_categorical_crossentropy	目标变量为整数表示的多类别分类
binary_crossentropy	二分类问题
categorical_crossentropy	目标变量为one - hot编码的多类别分类
mean_squared_error	回归问题

通过以上对模型架构、训练过程、性能指标和参数选择的详细分析，我们可以更好地理解和应用自然语言处理和深度学习中的集成分类方法，根据具体问题选择合适的模型和参数，提高分类任务的准确率和性能。

graph LR
    A[数据准备] --> B[模型架构设计]
    B --> C[模型编译与训练]
    C --> D[模型评估与预测]
    D --> E[性能指标分析]
    E --> F[参数选择与优化]

综上所述，无论是文本分类还是多类别分类任务，通过合理运用集成方法、选择合适的模型架构和参数，我们可以有效地提高分类的准确率和性能，为实际应用提供有力的支持。