Kaggle word2vec NLP 教程 第一部分:写给入门者的词袋

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{ the, cat, sat, on, hat, dog, ate, and }

协议:CC BY-NC-SA 4.0

有 HTML 标签,如"<br/>",缩写,标点符号 - 补救在线文本时的所有常见现象。 花有些时间来查看训练集中的有些评论 - 下一节将讨论何如为机器学习整理文本。

有什么都有有有很好的教程,以及实际上用 Python 写的关于 NLP 和文本补救的整本书。本教程绝都不 详尽无遗的 - 本来为了帮助你以电影评论起步。

有时听候冗长的代码的运行会很烦人。 编写提供情况表更新的代码会很有帮助。 要让 Python 在其补救每 2000 个评论后打印情况表更新,请尝试在底下的代码中换成一两行:

有些人还将有些人的评论转换为小写并将它们分成单个单词(在 NLP 术语中称为“分词”):

这将允许你查看英语停止词列表。 要从有些人的电影评论中删除停止词,请执行:

要查看训练数据数组现在的样子,请执行以下操作:

要删除标点符号和数字,有些人将使用一个包来补救正则表达式,称为re。Python 内置了该软件包;不想安装任何东西。对于正则表达式何如工作的完整版说明,请参阅包文档。现在,尝试以下最好的依据:

都也能 从“数据”页面下载必要的文件。你需用的第一个文件是unlabeledTrainData,其中暗含 25,000 个 IMDB 电影评论,每个评论都暗含正面或负面感情的句子标签。

同样,句子 2 的形态学 是:{ 3, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1}

补救标点符号,数字和停止词:NLTK 和正则表达式

{ the, cat, sat, on, hat, dog, ate, and }

为了得到有些人的词袋,有些人计算每个单词经常跳出在每个句子中的次数。在句子 1 中,“the”经常跳出两次,“cat”,“sat”,“on”和“hat”每次经常跳出一次,后来 句子 1 的形态学 向量是:

在 IMDB 数据中,有些人有几滴 的评论,这将为有些人提供几滴 的词汇。要限制形态学 向量的大小,有些人应该取舍最大词汇量。下面,有些人使用 20000 个最常用的单词(记住后来 删除了停止词)。

到了这里,有些人有词袋的数字训练形态学 和每个形态学 向量的原始感情的句子标签,什么都有有有让有些人做有些监督学习! 在这里,有些人将使用有些人在泰坦尼克号教程中介绍的随机森林分类器。 随机森林算法暗含在 scikit-learn 中(随机森林使用有些基于树的分类器来进行预测,后来 是“森林”)。 下面,有些人将树的数量设置为 200 作为合理的默认值。 更多树后来 (或后来 不)表现更好,但肯定需用更长时间来运行。 同样,每个评论所暗含的形态学 越多,所需的时间就越长。

句子 1:{ 2, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0 }

现在有些人有了清理评论的代码 - 但有些人需用清理 25,000 个训练评论! 为了使有些人的代码可重用,让有些人创建一个都也能 多次调用的函数:

剩下的本来在有些人的测试集上运行训练好的随机森林并创建一个提交文件。 后来 你还没人曾经做,请从“数据”页面下载testData.tsv。 此文件暗含另外 25,000 条评论和标签;有些人的任务是预测感情的句子标签。

最后,有些人需用决定何如补救那此没人多大意义的经常经常跳出的单词。 曾经的词被称为“停止词”;在英语中,它们包括诸如“a”,“and”,“is”和“the”相似的单词。方便的是,Python 包中内置了停止词列表。让有些人从 Python 自然语言工具包(NLTK)导入停止词列表。 后来 你的计算机上还没人该库,则需用安装该库;你还需用安装附带的数据包,如下所示:

从你是什么个句子中,有些人的词汇如下:

这三列被称为"id""sentiment""array"。 现在你后来 读取了培训集,请查看几条评论:

自豪地采用谷歌翻译

这里,header=0表示文件的第一行暗含列名,delimiter=\t表示字段由制表符分隔,quoting=3让 Python 忽略双引号,后来 试图读取文件时,后来 会遇到错误。

句子2:"The dog ate the cat and the hat"

在考虑何如清理文本时,有些人应该考虑有些人试图补救的数据现象。对于有些现象,删除标点符号是有意义的。我本人面,在有些情况表下,有些人正在补救感情的句子分析现象,后来 有后来 "!!!"后来 ":-("都也能 暗含感情的句子,应该被视为单词。在本教程中,为简单起见,有些人完整版删除了标点符号,但这有你在身边都也能 我本人玩的东西。

请注意,当有些人使用词袋作为测试集时,有些人只调用transform,而都不 像训练集那样调用fit_transform。 在机器学习中,你不应该使用测试集来拟合你的模型,后来 你将面临过拟合的风险。 出于有些原因分析,有些人将测试集保持在禁止情况表,直到有些人准备好进行预测。

这会查看words列表中的每个单词,并丢弃在停止词列表中找到的任何内容。 完成所有那此步骤后,你的评论现在应该是曾经的:

本教程使用 Python。后来 你完后 没人使用过 Python,有些人建议你前往泰坦尼克号竞赛 Python 教程,熟悉一下(查看随机森林介绍)。

有些人将使用 scikit-learn 中的feature_extraction模块来创建词袋形态学 。后来 你学习了泰坦尼克号竞赛中的随机森林教程,没人你应该后来 安装了 scikit-learn;后来 你需用安装它。

现在词袋模型后来 训练好了,让有些人来看看词汇表:

NLP(自然语言补救)是一组用于补救文本现象的技术。有些页面将帮助你从加载和清理IMDB电影评论来起步,后来 应用一个简单的词袋模型,来获得令人惊讶的准确预测,评论是点赞还是点踩。

请注意,CountVectorizer有我本人的选项来自动执行预补救,标记化和停止词删除 - 对于其中的每一个,有些人不指定None,都也能 使用内置最好的依据或指定有些人我本人的函数来使用。 完整版信息请参阅函数文档。 后来 ,有些人想在本教程中编写有些人我本人的数据清理函数,来向你展示何如逐步完成它。

并不担心在每个单词完后 的u;它本来表明 Python 在内控 将每个单词表示为 unicode 字符串。

正则表达式的完整版概述超出了本教程的范围,后来 现在知道[]表示分组成员而^表示“不”就足够了。 换句话说,底下的re.sub()句子说:“查找任何都不 小写字母(a-z)或大写字母(A-Z)的内容,并用空格替换它。”

后来 ,从 Python 中加载包并使用它从评论中提取文本:

接下来,将制表符分隔文件读入 Python。为此,有些人都也能 使用泰坦尼克号教程中介绍的pandas包,它提供了read_csv函数,用于轻松读取和写入数据文件。后来 你完后 没人使用过pandas,则后来 需用安装它。

译者:飞龙

后来 你有兴趣,还都也能 打印词汇表中每个单词的计数:

有些人都也能 对数据做什么都有有有有些的事情 - 相似,Porter Stemming(词干提取)和 Lemmatizing(词形还原)(都不 NLTK 中提供)将允许有些人将"messages""message""messaging"视为同一个词,这当然后来 很有用。 后来 ,为简单起见,本教程将就此打住。

现在有些人后来 整理了有些人的训练评论,有些人何如将它们转换为机器学习的并都不 数字表示?并都不 常见的最好的依据叫做词袋。词袋模型从所有文档中学习词汇表,后来 通过计算每个单词经常跳出的次数对每个文档进行建模。相似,考虑以下两句话:

它应该为你提供与前面教程每段中所做的所有单独步骤完整版相同的输出。 现在让有些人遍历并立即清理所有训练集(这后来 需用几分钟,具体取决于你的计算机):

它有 25,000 行和 5,000 个形态学 (每个词汇一个)。

本教程的有些每段不依赖于平台。在本教程中,有些人将使用各种 Python 模块进行文本补救,深度1学习,随机森林和有些应用。完整版信息请参阅“配置你的系统”页面。

其次,有些人将那此单词合并为一段。 这是为了使输出更容易在有些人的词袋中使用,在下面。 定义上述函数后,后来 你为单个评论调用该函数:

与之相似,在本教程暗含些人将删除数字,但还有有些最好的依据都也能 补救它们,那此最好的依据同样有意义。相似,有些人都也能 将它们视为单词,后来 使用占位符字符串(相似"NUM")替换它们。

删除 HTML 标记:BeautifulSoup

调用get_text()会为你提供不带标签的评论文本。后来 你浏览BeautifulSoup文档,想要发现它是一个非常强大的库 - 比有些人对此数据集所需的功能更强大。后来 ,使用正则表达式删除标记并都不 并都不 可靠的做法,后来 即使对于像曾经简单的应用系统应用应用程序,通常最好使用像BeautifulSoup曾经的包。

这里一个新元素:首先,有些人将停止词列表转换为不同的数据类型,即集合。 这是为了速率 ;后来 有些人将调用有些函数数万次,什么都有有有它需用快一点 ,而 Python 中的搜索集合比搜索列表要快得多。

提醒一下,这将显示名为"review"的列中的第一个电影评论。 你应该看一遍一个像曾经开头的评论:

恭喜,你已准备好第一次提交! 尝试不同的事情,看看你的结果何如变化。 想要以不同最好的依据清理评论,为词袋表示取舍不同数量的词汇表单词,尝试 Porter Stemming,不同的分类器或任何有些的东西。 要在不同的数据集上试用你的 NLP 招式,你还都也能 参加有些人的烂番茄比赛。 后来 ,后来 你为完整版不同的东西做好了准备,请访问深度1学习和词向量页面。

原文:Bag of Words Meets Bags of Popcorn

后来 你已熟悉 Python 并使用基本的 NLP 技术,则后来 需用跳到第 2 每段。

有些人都也能 确保读取 25,000 行和 3 列,如下所示:

现在有些人都也能 使用nltk来获取停止词列表:

首先,有些人将删除 HTML 标记。 为此,有些人将使用BeautifulSoup库。 后来 你没人安装,请从命令行(都不 从 Python 内控 )执行以下操作:

句子1:"The cat sat on the hat"

第 1 每段的教程代码就在这里。

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