Python实现基于Fasttext的商品评论数据分类的操作流程
作者：Together_CZ
这篇文章主要介绍了Python实现基于Fasttext的商品评论数据分类,今天使用的fasttext更像是一个集成的库，把向量化和分类一起做掉了，这个对于使用层面来讲就更方便了一些，需要的朋友可以参考下
在以往的文本分类型的任务中，基本的流程主要是就是：
- 文本数据加载
- 数据清洗
- 分词
- 向量化
- 分类模型训练
- 性能评估
这里面比如向量化和模型搭建是独立的两个节点，可以自由地进行设计，当然了也是一份工作量，今天使用的fasttext更像是一个集成的库，把向量化和分类一起做掉了，这个对于使用层面来讲就更方便了一些，不过也并不是绝对的，一般经验来说，封装程度越高的库对于个性化的开发越不友好，但是如果仅仅只是使用一下就行，能够实现自己的功能这样的想法的话倒是可以使用这种类型的库的，总之，没有绝对的最优，只有适合自己的模型。
本文主要也是基于具体的应用来体验fasttext，整体流程如下：
为了清晰展示流程，这里我用不同的颜色来标识不同的功能部分：
绿色部分为数据采集部分，这部分由于部分原因无法开放到这里
蓝色部分为数据处理部分，这部分主要完成原始数据的清洗分词等工作
黄色部分主要是实例化调用fasttext提供的模型来完成分类评估等工作
首先看下原始数据样例如下：
{
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'content': 'iPhone13收到了，很喜欢的苹果手机，一直都是苹果的忠实粉丝。13手机外观真的太惊艳了，最新款的手机就是不一样，非常的好看！午夜色也是很惊艳的，是我很喜欢的颜色。外观设计非常的好看，小巧精致，很喜欢iPhone的产品。新款的相机非常好，拍摄效果强大，很适合爱美的女生拍照。拍视频的电影模式也是非常惊艳，真的太棒了，滤镜自带美颜效果，非常特别！前置摄像头也有亮点，优化升级，升级后的像素真的超棒！萌萌的摄像头，手机大小合适，握着手感很舒服。屏幕非常细腻，通透，屏幕很喜欢！新一代运行速度快了很多，系统非常流畅，屏幕120hz刷新率。电池也还不错，正常使用，续航能力还是挺久的，玩游戏也不会发烫。买了套装一年延保的，感觉还是很不错的！A15速度还是很快的，加上iOS15的加持，手机很流畅，使用了一周了，手机各方面都很不错！',
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'content': '谢谢您对本店的支持，我们会不断的努力，争取做的更好，我们成长的路上有您的支持，我们表示感谢，欢迎再次光临。祝您生活愉快，合家安康！',
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'label': 1,
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'iPhone',
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'一直',
'苹果',
'忠实',
'粉丝',
'13',
'手机',
'外观',
'真的',
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'惊艳',
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'手机',
'非常',
'好看',
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'惊艳',
'喜欢',
'颜色',
'外观设计',
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'好看',
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'亮点',
'优化',
'升级',
'升级',
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'舒服',
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'屏幕',
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'快',
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'速度',
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}之后对原始数据进行解析处理：
# 文本去重
con_li = []
data_clear = []
for item in data:
if item["content"] not in con_li:
con_li.append(item["content"])
data_clear.append(item)
print("文本去重过滤条数:%s" % (len(data) - len(data_clear)))
print("剩余评论个数：", len(con_li)) # 剩余评论个数
def clean_txt(raw):
"""
提取清洗
"""
fil = re.compile(r"[^0-9a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+")
return fil.sub(" ", raw)
compress_num = 0
for i, item in enumerate(data_clear):
temp_com = item["content"]
compress_com = clean_txt(temp_com)
if compress_com != temp_com:
compress_num += 1
item["comp_con"] = compress_com
data_clear[i] = item
print("data_clear_legnth: ", len(data_clear))
for one in data_clear[:3]:
print("one: ", one)接着对清洗处理好的数据记性分词和数据组装：
# 进行结巴分词
stop_words = []
with open("cn_stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
stop_words = f.readlines()
stop_words = [sw.strip() for sw in stop_words]
stop_words.append("\n")
data_li = []
for i, item in enumerate(data_final):
cut_li = list(jieba_fast.cut(item["comp_con"]))
cut_clear_li = [c.strip() for c in cut_li if c.strip() and c not in stop_words]
item["cut_li"] = cut_clear_li
cut_con = " ".join(cut_clear_li)
item["cut_con"] = cut_con
label_con = "__label__%s , %s" % (item["label"], item["cut_con"])
item["label_con"] = label_con
data_li.append(label_con)
data_final[i] = item
print("data_final_legnth: ", len(data_final))
for one in data_final[:3]:
print("one: ", one)处理后的数据如下：
虽然说看着有些奇怪，尤其是: __label__，但是这个没办法，fasttext需要的标准数据格式就是这个样子的。
之后就可以进行模型训练了，核心实现如下：
def train_model(ipt=None, opt=None, model="", dim=100, epoch=5, lr=0.5, loss="softmax"):
np.set_printoptions(suppress=True)
classifier = fasttext.train_supervised(
ipt, label="__label__", dim=dim, epoch=epoch, lr=lr, wordNgrams=4, loss=loss
)
"""
训练一个监督模型, 返回一个模型对象
@param input: 训练数据文件路径
@param lr: 学习率
@param dim: 向量维度
@param ws: cbow模型时使用
@param epoch: 次数
@param minCount: 词频阈值, 小于该值在初始化时会过滤掉
@param minCountLabel: 类别阈值，类别小于该值初始化时会过滤掉
@param minn: 构造subword时最小char个数
@param maxn: 构造subword时最大char个数
@param neg: 负采样
@param wordNgrams: n-gram个数
@param loss: 损失函数类型, softmax, ns: 负采样, hs: 分层softmax
@param bucket: 词扩充大小, [A, B]: A语料中包含的词向量, B不在语料中的词向量
@param thread: 线程个数, 每个线程处理输入数据的一段, 0号线程负责loss输出
@param lrUpdateRate: 学习率更新
@param t: 负采样阈值
@param label: 类别前缀
@param verbose: ??
@param pretrainedVectors: 预训练的词向量文件路径, 如果word出现在文件夹中初始化不再随机
@return model object
"""
classifier.save_model(opt)
return classifier这里同样实现了对于模型结果的评估方法：
def cal_precision_and_recall(file="test.txt"):
"""
计算每个标签 的precision和recall
"""
precision = defaultdict(int, 1)
recall = defaultdict(int, 1)
total = defaultdict(int, 1)
with open(file, encoding="utf-8") as f:
for line in f:
label, content = line.split(",", 1)
total[label.strip().strip("__label__")] += 1
labels2 = classifier.predict([content.strip()])
pre_label, sim = labels2[0][0][0], labels2[1][0][0]
recall[pre_label.strip().strip("__label__")] += 1
if label.strip() == pre_label.strip():
precision[label.strip().strip("__label__")] += 1
print("{:<10} {:<30}".format("precision", str(precision.dict)))
print("{:<10} {:<30}".format("recall", str(recall.dict)))
print("{:<10} {:<30}".format("total", str(total.dict)))
for sub in precision.dict:
pre = precision[sub] / total[sub]
rec = precision[sub] / recall[sub]
F1 = (2 * pre * rec) / (pre + rec)
print(
f"{sub.strip('__label__')} \t precision: {str(pre)} \t recall: {str(rec)} \t F1: {str(F1)}"
)运行结果如下所示：
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