Вопрос или проблема
Я ищу что-то похожее на это
Но вместо положительных и отрицательных примеров у меня есть положительные примеры и множество неразмеченных данных, которые будут содержать некоторые положительные примеры, но в основном негативные.
Я планирую использовать это в пайплайне, чтобы преобразовать текстовые данные в вектор, а затем вставить его в классификатор, используя
https://pulearn.github.io/pulearn/doc/pulearn/
Проблема в том, что я не уверен, как лучше всего построить этап предобработки, где я преобразую сырые текстовые данные в вектор, который затем будет подан в классификационную модель.
Если у кого-то есть другие идеи, как я могу преобразовать положительные и неразмеченные сырые тексты в векторы для подачи в модуль pulearn, я тоже хотел бы услышать, спасибо!
Так что вам следует четче сформулировать ваш вопрос.
-
Каковы классы вашего классификатора?
Положительныйинеразмеченный? -
Чтобы создать числовые признаки из текста, вы можете использовать:
a)
tf-idf, который хорошо работает с небольшими наборами данных/предложениями.b) Ручные признаки, такие как длина предложения, частота определенных слов.
c) Векторные представления слов, такие как
word2vecилиsentence2vec. Это сильный метод, когдаaне работает. Это преобразует каждое слово или предложение/документ в числовой вектор длиныn, обычно от 100 до 500. Смотрите библиотеку gensim для этогоd) комбинация вышеперечисленного.
Основным критерием выбора преобразователя признаков должно быть то, что он хорошо отображает ваш текст, и это можно решить только, посмотрев на данные самостоятельно и проведя некоторые эксперименты.
Удачи!
Ответ или решение
Для извлечения признаков из текста с использованием библиотеки scikit-learn в сценарии, когда у вас есть только положительные и неразмеченные данные, нужно следовать определенному процессу. Основная задача заключается в преобразовании текстовых данных в векторы, которые затем могут быть использованы в классификаторе, таком как Pulearn.
Вот шаги, которые вы можете предпринять для достижения этой цели:
1. Подготовка данных
Прежде чем приступить к извлечению признаков, выполните предобработку текстовых данных:
- Очистка текста: Удалите лишние символы, числа и знаки препинания.
- Приведение к нижнему регистру: Это поможет избежать дублирования слов с разным регистром.
- Удаление стоп-слов: Они обычно не несут семантической нагрузки и могут ухудшить качество модели.
- Лемматизация или стемминг: Приведение слов к их базовой форме.
2. Выбор метода извлечения признаков
Cуществует несколько методов, которые могут быть использованы для преобразования текста в векторы:
-
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Это один из самых распространенных методов, который преобразует текст в числовые векторы, основываясь как на частоте терминов, так и на размере документа. Используйте
TfidfVectorizerиз sklearn:from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(texts) # texts - список ваших текстов -
Модели встраивания слов (Word Embeddings): Модели, такие как Word2Vec или GloVe, создают векторное представление для каждого слова. Вы можете использовать библиотеку
gensimдля этой цели.from gensim.models import Word2Vec # Предполагается, что ваши тексты уже обработаны и разбиты на токены model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) vectors = [model.wv[word] for word in words if word in model.wv] -
Комбинация подходов: Вы можете сочетать TF-IDF и встраивания слов для получения более информативных векторов.
3. Работа с неразмеченными данными
Так как у вас есть положительные и неразмеченные данные, имеет смысл использовать методы, которые позволяют вам идеи положительных и неразмеченных данных, например:
- Позитивно-неразмеченное обучение: Это подход, который основывается на наличии положительных и неразмеченных примеров. Вы можете использовать библиотеку
pulearn, чтобы внедрить этот подход в свою модель.
4. Построение потока обработки данных
Создайте конвейер (pipeline) для обработки ваших данных. Это может выглядеть следующим образом:
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from tylearn import PULearnClassifier # или другая библиотека для PU обучение
pipeline = make_pipeline(
TfidfVectorizer(),
PULearnClassifier()
)
pipeline.fit(positive_texts, unlabeled_texts)5. Оценка и настройка
После выполнения всех шагов, вам необходимо оценить вашу модель на тестовом наборе данных и настроить гиперпараметры, чтобы добиться лучшего результата.
Заключение
Метод извлечения признаков и обучения модели во многом зависит от вашей конкретной задачи и данных. Эксперименты с различными методами преобразования текста помогут вам найти оптимальный вариант. Удачи в вашем проекте!