星期四, 八月 27, 2015

基于深度学习的中文分词尝试

最近折腾deeplearning和NLP比较多,其实就是在看Stanford的cs224d课程啦。抽空尝试了一下使用词向量和神经网络做中文分词。

使用的数据是参考资料中的中文分词资源,即Bakeoff中微软研究院的中文语料库,它的训练文本带有每个字的标注(BEMS),同时带有测试文本和测试脚本。此外使用了补充的语料库,即sogou新闻语料库,不带字标注,但可用来学习字向量。

使用的工具是python中的gensim库和keras库,gensim可用于学习词向量,keras是基于theano的深度学习库。在本例中只使用了普通的MLP方法。

整体工作的步骤如下:
- 步骤1:使用sogou的语料库建立初始的字向量,向量维度为100,迭代50次。
- 步骤2:读入有标注的训练语料库,处理成keras需要的数据格式。
- 步骤3:根据训练数据建模,使用左右各3个字做为上下文,7*100个神经元为输入层,隐藏层为100,输出层为4,神经网络结构为[700->100->4],总共进行了约50次迭代。
- 步骤4:读入无标注的测试语料库,用训练得到的神经网络进行分词标注
- 步骤5:使用自动脚本检查最终的效果

最终测试脚本输出的summary如下,F值为0.913。
=== SUMMARY:
=== TOTAL INSERTIONS: 2872
=== TOTAL DELETIONS: 2896
=== TOTAL SUBSTITUTIONS: 6444
=== TOTAL NCHANGE: 12212
=== TOTAL TRUE WORD COUNT: 106873
=== TOTAL TEST WORD COUNT: 106849
=== TOTAL TRUE WORDS RECALL: 0.913
=== TOTAL TEST WORDS PRECISION: 0.913
=== F MEASURE: 0.913
=== OOV Rate: 0.026
=== OOV Recall Rate: 0.673
=== IV Recall Rate: 0.919

具体代码可以参见github

后续折腾畅想:
- 本例中带标注的语料库相当大,可以直接在这个上面先训练字向量试试。
- 有空时还可以测试下jieba分词的效果评估。
- 用RNN等其它的方法试试效果。

参考资料:
[中文分词资源]
[中文分词标注法]
[word2vec原理]
[基于word2vec的中文分词]

星期五, 五月 22, 2015

使用word2vec进行文本分类

用代码来理解boosting方法

提升方法是集成学习中预测能力最强的一种方法。在R和Python中都有相应的扩展库和丰富的函数。不过对于初学者来讲,理解这种方法不是很容易。本文基于R的决策树包实现两种基本的提升树,即回归提升树和分类提升树。有助于理解提升方法的原理,以及各项参数的作用。公式推导可以见这篇文章

星期六, 四月 18, 2015

用非负矩阵分解对文本词项矩阵降维

在前年的一个贴子中,谈到了使用奇异值分解来对一个文本词项矩阵进行降维。本文是使用同样的数据,但是使用不同的工具来处理,也就是非负矩阵分解。nmf的好处在于比svd更容易解释,而且自带正则功能。