23、文本挖掘与分析：基于Reddit帖子的分类案例

文本挖掘与分析：基于Reddit帖子的分类案例

1. 决策树原理与文本分类应用概述

决策树是一种常用的分类工具，它遵循一定的判别原则。例如，在判断胎儿性别的超声检查中，若超声显示胎儿为女性的概率从50%变为10%，这就是一个很好的判别依据。决策树也遵循类似原则，若有更具预测力的性别测试，它可能成为树的根节点，而超声测试则成为分支，如此不断进行，直到变量或观测值用尽。不过，决策树存在一个弱点，即每次分支分割时输入数据也会被分割，当叶子节点的观测值过少时，模型的稳健性会下降，容易出现过拟合现象，将随机性误判为真实的相关性。为解决这一问题，需要对决策树进行剪枝，去除无意义的分支。

在文本挖掘领域，文档分类是一项重要应用。谷歌会对电子邮件进行分类，区分垃圾邮件和正常邮件；客服中心会对客户的问题或投诉进行主题检测，以便分配给合适的人员处理；社交媒体监测系统会为监测到的推文、论坛帖子、Facebook帖子、报纸文章等互联网资源分配主题标签，还可进行情感分析，判断作者对某事物的态度是消极、积极还是中立。

本案例将聚焦于Reddit网站的帖子，尝试训练一个模型，以区分帖子是关于“数据科学”还是“权力的游戏”。最终结果可以是模型展示，也可以是一个成熟的交互式应用。为实现这一目标，我们将借助Python提供的工具。

2. 自然语言工具包（NLTK）

Python虽不是执行效率最高的语言，但它有一个成熟的文本挖掘和语言处理包——自然语言工具包（NLTK）。NLTK包含一系列算法、函数和注释作品，能帮助我们开启文本挖掘和自然语言处理的学习之旅，其文档在nltk.org上有详细介绍。不过，NLTK不像scikit - learn等库那样常用于生产级工作。

安装NLTK及其语料库的步骤如下：
- 使用你喜欢的包安装程序安装NLTK。如果你使用的是Anaconda，默认安装中已包含NLTK；否则，可以使用“pip”或“easy_install”进行安装。
- 安装完成后，还需要安装其中的模型和语料库，使其完全可用。运行以下Python代码：

import nltk
nltk.download()

根据你的安装情况，这会弹出一个窗口或提供更多命令行选项。你可以选择下载所有语料库，但本案例仅使用“punkt”和“stopwords”，代码中会明确提及。

此外，还有两个IPython笔记本文件可供使用：
- “Data collection”：包含本案例的数据收集部分。
- “Data preparation and analysis”：对存储的数据进行准备和分析。

同时，有两个交互式图形可供下载：
- “forceGraph.html”：展示我们的朴素贝叶斯模型的前20个特征。
- “Sunburst.html”：展示我们的决策树模型的前四个分支。

要打开这两个HTML页面，需要一个HTTP服务器，可通过Python和命令窗口实现：
1. 打开命令窗口（Linux、Windows均可）。
2. 移动到包含HTML文件及其JSON数据文件的文件夹，“sunburst”图对应的是“decisionTreeData.json”，“force”图对应的是“NaiveBayesData.json”。确保HTML文件和数据文件在同一位置，否则需要修改HTML文件中的JavaScript代码。
3. 使用以下命令创建Python HTTP服务器： python –m SimpleHTTPServer 8000
4. 打开浏览器，访问“localhost:8000”，在这里可以选择HTML文件。

本案例将使用的Python包如下：
| 包名 | 用途 |
| ---- | ---- |
| NLTK | 文本挖掘 |
| PRAW | 从Reddit下载帖子 |
| SQLite3 | 将数据存储为SQLite格式 |
| Matplotlib | 数据可视化绘图库 |

在开始操作前，请确保安装了所有必要的库和语料库。接下来，我们将了解创建主题分类模型的步骤。

3. 数据科学流程与研究目标

为解决这个文本挖掘问题，我们将再次运用数据科学流程，其应用于Reddit帖子分类案例的步骤如下：
1. 设定研究目标 ：创建一个分类模型，能够可靠地区分关于“数据科学”和“权力的游戏”的Reddit帖子。
2. 数据检索 ：从Reddit获取数据，使用PRAW库访问其API，并将数据存储在SQLite数据库中。
3. 数据准备 ：对数据进行清洗和预处理，包括停用词过滤、小写化等操作。
4. 数据探索 ：通过绘制词频直方图等方式，直观检查最少和最常见的词汇。
5. 数据建模 ：使用朴素贝叶斯和决策树等算法进行建模，并进行模型评估和比较。
6. 展示与自动化 ：展示模型结果，模型也可转化为批处理程序，对新帖子进行评分。

4. 数据检索步骤

本案例使用Reddit数据，Reddit自称是“互联网的首页”，用户可以在预定义的“子版块”中发布感兴趣的内容，其他用户可以对帖子进行评论、点赞或踩。我们可以利用帖子所属的子版块这一元数据，获取有标签的数据。

要获取数据，我们使用官方的Reddit Python API库PRAW，并将数据存储在轻量级的SQLite数据库中。SQLite适合存储少量数据，无需复杂设置，可像普通关系型数据库一样响应SQL查询。

以下是设置SQLite数据库和Reddit API客户端的代码：

import praw
import sqlite3    
conn = sqlite3.connect('reddit.db')   
c = conn.cursor()
c.execute('''DROP TABLE IF EXISTS topics''')
c.execute('''DROP TABLE IF EXISTS comments''')
c.execute('''CREATE TABLE topics
(topicTitle text, topicText text, topicID text,  
topicCategory text)''')
c.execute('''CREATE TABLE comments
(commentText text, commentID text ,
topicTitle text, topicText text, topicID text ,
 topicCategory text)''')
user_agent = "Introducing Data Science Book"
r = praw.Reddit(user_agent=user_agent)
subreddits = ['datascience','gameofthrones']
limit = 1000

代码解释如下：
- 导入PRAW和SQLite3库。
- 建立与SQLite数据库的连接。
- 执行SQL语句，创建topics和comments表。
- 创建PRAW用户代理，以便使用Reddit API。
- 定义要获取数据的子版块列表和每个子版块最多获取的帖子数量。

以下是数据检索和存储的函数：

def prawGetData(limit,subredditName):
    topics = r.get_subreddit(subredditName).get_hot(limit=limit) 
    commentInsert = []
    topicInsert = []
    topicNBR = 1
    for topic in topics:
        if (float(topicNBR)/limit)*100 in xrange(1,100):
            print '*********** TOPIC:' + str(topic.id) 
            + ' *********COMPLETE: ' + str((float(topicNBR)/limit)*100)
            + ' % ****'
            topicNBR += 1
        try:
            topicInsert.append((topic.title,topic.selftext,topic.id,
            subredditName))
        except:
            pass
        try:
            for comment in topic.comments:
                commentInsert.append((comment.body,comment.id,
                topic.title,topic.selftext,topic.id,subredditName)) 
        except:
            pass
    print  '********************************'
    print  'INSERTING DATA INTO SQLITE'
    c.executemany('INSERT INTO topics VALUES (?,?,?,?)', topicInsert)
    print  'INSERTED TOPICS'
    c.executemany('INSERT INTO comments VALUES (?,?,?,?,?,?)', commentInsert)
    print  'INSERTED COMMENTS'
    conn.commit()

for subject in subreddits: 
    prawGetData(limit=limit,subredditName=subject)

该函数会获取子版块中最热门的帖子及其相关评论，将其存储在SQLite数据库中。如果想分析更多子版块，只需在 subreddits 数组中添加额外的类别。数据收集完成后，我们将进入数据准备阶段。

5. 数据准备步骤

数据准备是获得正确结果的关键步骤，对于文本挖掘尤其如此，因为初始数据并非结构化数据。

首先，我们需要导入所需的库，下载必要的语料库，并建立与SQLite数据库的连接：

import sqlite3
import nltk
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict   
import random
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
conn = sqlite3.connect('reddit.db')    
c = conn.cursor()

在探索数据之前，我们需要对数据进行清洗，主要包括停用词过滤和小写化。以下是相关函数：

def wordFilter(excluded,wordrow): 
    filtered = [word for word in wordrow if word not in excluded]
    return filtered  

stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') 

def lowerCaseArray(wordrow): 
    lowercased = [word.lower() for word in wordrow]
    return lowercased  

wordFilter 函数用于从单词列表中过滤掉指定的单词， lowerCaseArray 函数用于将单词列表中的所有单词转换为小写。

以下是数据处理函数：

def data_processing(sql):
    c.execute(sql)
    data = {'wordMatrix':[],'all_words':[]}
    row = c.fetchone()
    while row is not None:
        wordrow = nltk.tokenize.word_tokenize(row[0]+" "+row[1]) 
        wordrow_lowercased = lowerCaseArray(wordrow)
        wordrow_nostopwords = wordFilter(stopwords,wordrow_lowercased)
        data['all_words'].extend(wordrow_nostopwords) 
        data['wordMatrix'].append(wordrow_nostopwords) 
        row = c.fetchone()
    return data

subreddits = ['datascience','gameofthrones'] 
data = {}
for subject in subreddits: 
    data[subject] = data_processing(sql='''SELECT 
    topicTitle,topicText,topicCategory FROM topics 
    WHERE topicCategory = '''+"'"+subject+"'")

该函数会将帖子的标题和文本合并为一个单词向量，进行小写化和停用词过滤，然后创建一个词矩阵和一个包含所有单词的列表。通过执行该函数，我们可以为每个子版块的帖子生成处理后的数据。

以下是整个数据处理流程的mermaid流程图：

graph TD
    A[开始] --> B[导入库和下载语料库]
    B --> C[建立与SQLite数据库的连接]
    C --> D[定义过滤和小写化函数]
    D --> E[执行数据处理函数]
    E --> F[输出处理后的数据]
    F --> G[结束]

通过以上步骤，我们完成了数据的收集和初步准备，为后续的数据探索和建模奠定了基础。接下来，我们将对处理后的数据进行深入探索，以了解数据的特征和分布情况，并选择合适的模型进行分类。

文本挖掘与分析：基于Reddit帖子的分类案例

6. 数据探索

在完成数据准备后，我们进入数据探索阶段，此阶段有助于我们了解数据的特征和分布，为后续建模提供依据。

我们已经有了处理后的数据，包含每个子版块帖子的词矩阵和所有单词列表。接下来，我们可以通过绘制词频直方图来直观地查看单词的出现频率。以下是一个简单的示例代码，用于统计“数据科学”子版块中单词的频率：

from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计数据科学子版块中所有单词的频率
word_counts = Counter(data['datascience']['all_words'])

# 获取前20个最常见的单词及其频率
top_20_words = word_counts.most_common(20)
words = [word for word, _ in top_20_words]
frequencies = [count for _, count in top_20_words]

# 绘制词频直方图
plt.bar(words, frequencies)
plt.xlabel('Words')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Top 20 Word Frequencies in Data Science Subreddit')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

通过这个直方图，我们可以看到哪些单词在“数据科学”子版块的帖子中最常出现。同样，我们也可以对“权力的游戏”子版块进行相同的操作。

除了词频统计，我们还可以直观地检查最少和最常见的词汇，以发现数据中的一些特殊模式或异常情况。例如，我们可以查看出现次数最少的单词，判断它们是否是无意义的噪声词汇，是否需要进一步过滤。

7. 数据建模

在数据探索之后，我们开始进行数据建模。本案例将使用朴素贝叶斯和决策树两种算法进行分类模型的训练。

7.1 朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，假设特征之间相互独立。在文本分类中，它可以根据单词的出现频率来判断帖子属于哪个类别。

以下是使用Python的 sklearn 库实现朴素贝叶斯分类器的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 合并两个子版块的数据
all_data = []
all_labels = []
for subject in subreddits:
    for word_list in data[subject]['wordMatrix']:
        all_data.append(' '.join(word_list))
        all_labels.append(subject)

# 将文本数据转换为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(all_data)
y = all_labels

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Naive Bayes Model Accuracy: {accuracy}")

在上述代码中，我们首先将处理后的单词列表转换为文本字符串，然后使用 CountVectorizer 将文本数据转换为特征向量。接着，我们划分训练集和测试集，使用 MultinomialNB 创建并训练朴素贝叶斯分类器，最后在测试集上进行预测并计算准确率。

7.2 决策树模型

决策树是一种基于树结构进行决策的分类器。在本案例中，我们可以根据单词的出现情况构建决策树，判断帖子属于“数据科学”还是“权力的游戏”。

以下是使用 sklearn 库实现决策树分类器的示例代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建并训练决策树分类器
dt_clf = DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
dt_y_pred = dt_clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
dt_accuracy = accuracy_score(y_test, dt_y_pred)
print(f"Decision Tree Model Accuracy: {dt_accuracy}")

同样，我们使用训练集训练决策树分类器，在测试集上进行预测并计算准确率。

8. 模型评估与比较

在训练完朴素贝叶斯和决策树模型后，我们需要对模型进行评估和比较，选择更合适的模型。

除了准确率，我们还可以使用混淆矩阵来评估模型的性能。混淆矩阵可以展示模型在每个类别上的分类情况，包括真正例、假正例、真反例和假反例。

以下是计算并打印朴素贝叶斯模型混淆矩阵的代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns

# 计算朴素贝叶斯模型的混淆矩阵
nb_cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 绘制混淆矩阵热力图
sns.heatmap(nb_cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', 
            xticklabels=subreddits, yticklabels=subreddits)
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')
plt.title('Naive Bayes Confusion Matrix')
plt.show()

对于决策树模型，我们可以使用相同的方法计算并绘制混淆矩阵。

通过比较两个模型的准确率和混淆矩阵，我们可以选择性能更优的模型。如果一个模型在多个评估指标上都表现更好，那么它更适合用于我们的文本分类任务。

9. 模型展示与自动化

最后，我们可以将训练好的模型进行展示，或者将其转化为一个自动化的批处理程序，对新的Reddit帖子进行分类。

如果选择展示模型，我们可以将模型的准确率、混淆矩阵等评估指标以图表或报告的形式呈现出来，让用户直观地了解模型的性能。

如果要实现自动化分类，我们可以编写一个脚本，定期从Reddit获取新的帖子，使用训练好的模型对其进行分类，并将分类结果存储在数据库中。以下是一个简单的示例代码：

# 假设我们已经有了训练好的模型clf和vectorizer
import praw

# 创建PRAW客户端
user_agent = "Introducing Data Science Book"
r = praw.Reddit(user_agent=user_agent)

# 获取新的帖子
new_subreddit = r.get_subreddit('datascience')
new_topics = new_subreddit.get_hot(limit=10)

# 对新帖子进行分类
for topic in new_topics:
    text = topic.title + " " + topic.selftext
    text = lowerCaseArray(nltk.tokenize.word_tokenize(text))
    text = wordFilter(stopwords, text)
    text = ' '.join(text)
    text_vector = vectorizer.transform([text])
    prediction = clf.predict(text_vector)
    print(f"Post: {topic.title}, Predicted Category: {prediction[0]}")

通过以上步骤，我们完成了从数据收集、准备、探索、建模到评估和展示的整个文本分类流程。通过不断优化模型和调整参数，我们可以提高模型的性能，更准确地对Reddit帖子进行分类。

以下是整个文本分类流程的mermaid流程图：

graph TD
    A[数据收集] --> B[数据准备]
    B --> C[数据探索]
    C --> D[数据建模]
    D --> E[模型评估与比较]
    E --> F[模型展示与自动化]

通过这个流程图，我们可以清晰地看到整个文本分类项目的各个阶段和它们之间的关系。希望本文能帮助你了解如何使用Python进行文本挖掘和分类，以及如何应用数据科学流程解决实际问题。