垃圾评论分类

该博客介绍了如何对垃圾评论进行分类,包括数据特征准备,如使用词典将评论转换为one hot向量,接着利用Spark的朴素贝叶斯进行训练,再在测试集上预测并评估模型的精准率、召回率和AUC值,最后讨论了模型参数调优的方法。

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一、数据特征准备

1选取汉语词典(包含常用词,姓名等) -> one hot 向量
2选取停用词词典 ->去除停用词的影响
3选取同义词词典 ->增加表达多词同意的能力
4选取比较长的固定搭配词典,比如成语,乐队名字等,增加分词正确率

通过以上词典将每一句评论转换成one hot 向量,作为训练数据与测试验证数据集

二、spark 训练
使用spark的朴素贝叶斯训练数据

import sparl.mllib.classification.NaiveBayes
NBmodel = NaiveBayes.train(train_data)

三、在测试集上预测

result = NBmodel.predict(test_data)

四、评估模型

非垃圾评论被识别为非垃圾被识别为垃圾
3500034800200
垃圾评论被识别为垃圾被识别为非垃圾
1000083001700

非垃圾识别精准率:

P=3480035000=99.4%

垃圾识别精准率:
P=830010000=83%

因为要识别的是垃圾评论,所以设
postive:垃圾评论
negative:非垃圾评论

则:
TP :8300
FN:1700

FP:200
TN:34800

准确率:

P=TPTP+FP=97.6%

召回率:

R=TPTP+FN=92.2%

并且使用mllib.evalution.BinaryClassficationMetrics类,计算ROC面积AUC值共同评估模型。

五、模型参数调优
1、增加迭代次数
2、减少学习率,或者使用学习率衰减方法
3、加入正则化,如果模型可加

同样通过AUC值来判断参数优劣,使用交叉验证集来判断

### Transformer 模型在垃圾文本分类中的应用 #### 垃圾文本分类的任务背景 垃圾文本分类是一种常见的自然语言处理任务,其目标是从大量文本数据中识别并过滤掉不适当的内容,例如恶意评论、广告信息或其他低质量内容。随着互联网的发展,这种需求变得更加迫切。Transformer 及其衍生模型(如 BERT[^1] 和 RoBERTa)因其强大的上下文建模能力和高效的特征提取能力,在此类任务中表现出显著优势。 #### Transformer 的核心机制及其适用性 Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络架构[^4],能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。对于垃圾文本分类而言,这一特性尤为重要,因为许多垃圾文本往往包含特定模式或关键词组合,这些模式可能分布在句子的不同部分。通过多头注意力机制,Transformer 能够有效地捕获这些复杂的语义结构[^5]。 #### 实现方案概述 以下是使用 Transformer 进行垃圾文本分类的一个典型实现框架: ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # 准备样本数据 texts = ["This is a spam message", "Normal text here"] labels = torch.tensor([1, 0]) # 1 表示垃圾文本,0 表示正常文本 # 数据预处理 inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # 定义优化器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) # 训练过程 model.train() outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() print(f"Loss: {loss.item()}") ``` 上述代码展示了如何加载预训练的 BERT 模型,并将其微调 (Fine-tuning) 到具体的垃圾文本分类任务上。`BertForSequenceClassification` 提供了一个内置的分类头,可以直接用于二分类或多分类问题。 #### 特征提取与模型调整 为了进一步提升性能,可以考虑以下策略: - **数据增强**:引入更多的标注数据或者合成数据来扩充训练集。 - **超参数调节**:针对具体任务调整学习率、批量大小等关键参数。 - **领域适配**:如果垃圾文本具有较强的领域特性,则可以通过 Fine-tuning 来适应特定场景下的分布差异[^3]。 #### 结果评估 评价垃圾文本分类的效果通常采用精确度(Precision)、召回率(Recall)以及 F1 分数作为主要指标。由于垃圾类别的不平衡性较高,建议优先关注少数类别(即垃圾文本)的表现情况。 ---
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