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使用Fasttext构建你的第一个文本分类器

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最近在做一些意图识别方面的工作,所以尝试一下用 做一个文本分类器,学习记录如下。

 

简介

 

首先,我们使用 fasttext 的目的是什幺?是文本分类,即对一个词语,给出它所属于的类别。

 

文本分类的目标是将文档(如电子邮件,博文,短信,产品评论等)分为一个或多个类别。 这些类别可以是根据评论分数,垃圾邮件与非垃圾邮件来划分,或者文档的编写语言。 如今,构建这种分类器的主要方法是机器学习,即从样本中学习分类规则。 为了构建这样的分类器,我们需要标注数据,它由文档及其相应的类别(也称为标签或标注)组成。

 

什幺是 fasttext 呢?

 

FastText 是 Facebook 开源的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,精度接近深度模型但是速度更快。

 

原理

 

原理这部分要跳过了,因为网上的原理文章特别多,如果各位感兴趣的话可以移步 google 搜索或者文末相关文章。我在那里放了几个链接。

 

至于本文,首先网上的原理文章讲的普遍都不错。其次我对原理的了解程度完全不能让我在这里清楚的写出来,毕竟我只是个可怜的工程师。实现它,干上线才是我的宿命。

 

实际应用

 

首先要理解,fasttext 只是一个工具包,怎幺使用它,用什幺方式来实现它都是可选的。这里我选择的是使用命令行来训练模型,之后用 java 语言提供在线服务。当然你可以选择使用各种语言来进行训练和服务,因为有多种语言的 fasttext 包。

 

下载安装

 

我们可以直接下载正式发布的某个版本,

 

wget https://github.com/facebookresearch/fastText/archive/v0.1.0.zip
unzip v0.1.0.zip

 

我个人更加推荐直接 clone 它在 github 上的项目,即执行:

 

git clone [email protected]:facebookresearch/fastText.git

 

之后进入他的目录,执行 make 即可。

 

安装完毕之后,可以直接执行不带任何参数的命令,可以获取相关的帮助手册。

处理数据

 

官网的教程是使用 传送门 的一部分数据进行训练,这当然可以,但是我觉得大家可能更想看一些中文的训练样本。

 

首先给大家介绍一下训练样本的格式。如下:

 

__label__name 呼 延 十
__label__name 张 伟
__label__city 北京
__label__city 西安

 

文本文件的每一行都包含一条训练样本,其后是相应的文档。 所有标签都以 label 前缀开始,这就是 fastText 如何识别标签或单词是什幺。 然后对模型进行训练,以预测给定文档的标签。

 

注意,当你生成你的样本之后,需要区分开训练集和测试集,一般情况下我们使用 =8:2 的比例。

 

我个人的训练样本中,包含城市名 (area), 人名 (name), 以及其他一些标签。训练样本 4 千万条,测试样本 1 千万条。基本上使用已经确定的一些词典生成。为了提升效果,样本尽可能准确,且数量尽量多一些。

 

训练

 

执行下面的命令,然后你会看到类似于下面的输出,等待运行完成(其中 input 是你的训练数据,output 是你输出的模型文件名称):

 

./fasttext supervised -input data.train -output model_name
Read 0M words
Number of words:  14598
Number of labels: 734
Progress: 100.0%  words/sec/thread: 75109  lr: 0.000000  loss: 5.708354  eta: 0h0m

 

训练完成之后,你可以这样运行你的测试集来查看一些关键指标:

 

其中 test 之后紧接着是你的模型文件以及测试数据集。下面的指标是精确率和召回率。这个在后面解释。

 

./fasttext test model_name.bin data.test              
N  3000
[email protected]  0.0668
[email protected]  0.146
Number of examples: 3000

 

为了直观的测试一些常见 case 的结果,我们可以运行命令,交互式的进行一些测试。我的一些测试如下:

.

 

调优

 

首先这是对精确度和召回率的定义。

 

精确度是由 fastText 所预测标签中正确标签的数量。 召回率是所有真实标签中被成功预测出的标签数量。 我们举一个例子来说明这一点:
Why not put knives in the dishwasher?
在 Stack Exchange 上,这句话标有三个标签:equipment,cleaning 和 knives。 模型预测出的标签前五名可以通过以下方式获得:
>> ./fasttext predict model_cooking.bin - 5
前五名是 food-safety, baking, equipment, substitutions and bread.
因此,模型预测的五个标签中有一个是正确的,精确度为 0.20。 在三个真实标签中,只有 equipment 标签被该模型预测出,召回率为 0.33。

 

毫无疑问,不论我们的目的是不是识别多个标签,这两个数值我们都要尽量高一些。

 

优化样本

 

我们的样本是程序生成的,这样理论上来说不能保证正确,最好是人工标注,当然人工标注千万级别的数据比较难,那幺我们至少应该对样本进行一些基本的清理,比如单字去掉,符号去掉,统一小写等等操作。只要是与你的分类无关的数据理论上都应该去掉。

 

更多的迭代和更好的学习速率

 

简而言之,就是一些运行参数的变化,我们让程序训练更多轮,且更优的学习速率,加上这两个参数 -lr 1.0 -epoch 25 , 当然你可以根据实际情况进行不断的调整及测试。

 

使用 n-gram

 

这是一个额外提高,在刚才的模型中,训练的时候是没有加上 n-gram 特征的,也就是没有考虑词序的因素。这里可以 简单了解 n-gram .

 

这是最终执行的训练命令:

 

./fasttext  supervised -input data.train -output ft_model -epoch 25 -lr 1.0 -wordNgrams 2 -bucket 200000 -dim 50 -loss hs

 

这是我在我的测试集上的精确率和召回率:

 

N       10997060
[email protected]     0.985
[email protected]     0.985

 

经过以上几个简单的步骤,识别准确度已经到了 98.5%, 这其实是一个不错的效果了,因为我目前没有确定是否使用这个方案来进行实际应用,所以到了 98.5%之后也没有继续进行优化了,如果后续有优化,我会来更新这篇文章。将所用到的优化方法记录下来。

 

demo

 

首先我们在 pom 文件中引入:

 

<dependency>
            <groupId>com.github.vinhkhuc</groupId>
            <artifactId>jfasttext</artifactId>
            <version>0.4</version>
        </dependency>

 

然后简单的写一下就好了:

 

import com.github.jfasttext.JFastText;
/**
 * Created by pfliu on 2019/11/17.
 */
public class FastTextDemo {
    public static void main(String [] args){
        JFastText jt = new JFastText();
        jt.loadModel("/tmp/ft_model_5.bin");
        String ret = jt.predict("呼 延 十");
        System.out.println(ret);
    }
}

 

python 代码,更加简单了:

当然记得先安装一下: pip3 install fasttext .

 

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