最近，我有一个有趣的问题要解决：如何使用自动化对不同来源的文本进行分类？ 前一段时间，我读到一个有关该项目以及许多其他文本分析工作的项目– Apache Mahout 。 尽管它不是一个非常成熟的版本（当前版本为0.4 ），但它功能强大且可扩展。 在另一个出色的项目Apache Hadoop的基础上 ，它能够分析大量数据集。

因此，我做了一个小项目，以了解Apache Mahout的工作方式。 我决定使用Apache Maven 2来管理所有依赖关系，因此我将首先从POM文件开始。

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemalocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"><modelversion>4.0.0</modelversion><groupid>org.acme</groupid><artifactid>mahout</artifactid><version>0.94</version><name>Mahout Examples</name><description>Scalable machine learning library examples</description><packaging>jar</packaging><properties><project.build.sourceencoding>UTF-8</project.build.sourceencoding><apache.mahout.version>0.4</apache.mahout.version></properties><build><plugins><plugin><groupid>org.apache.maven.plugins</groupid><artifactid>maven-compiler-plugin</artifactid><configuration><encoding>UTF-8</encoding><source>1.6<target>1.6</target><optimize>true</optimize></configuration></plugin></plugins></build><dependencies><dependency><groupid>org.apache.mahout</groupid><artifactid>mahout-core</artifactid><version>${apache.mahout.version}</version></dependency><dependency><groupid>org.apache.mahout</groupid><artifactid>mahout-math</artifactid><version>${apache.mahout.version}</version></dependency><dependency><groupid>org.apache.mahout</groupid><artifactid>mahout-utils</artifactid><version>${apache.mahout.version}</version></dependency><dependency><groupid>org.slf4j</groupid><artifactid>slf4j-api</artifactid><version>1.6.0</version></dependency><dependency><groupid>org.slf4j</groupid><artifactid>slf4j-jcl</artifactid><version>1.6.0</version></dependency></dependencies>
</project>

然后，我研究了可用于文本分类问题的Apache Mahout示例和算法。 最简单，最准确的方法是朴素贝叶斯分类器 。 这是一个代码片段：

package org.acme;import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.FileReader;
import java.util.List;import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.mahout.classifier.ClassifierResult;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.TrainClassifier;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.algorithm.BayesAlgorithm;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.common.BayesParameters;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.datastore.InMemoryBayesDatastore;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.exceptions.InvalidDatastoreException;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.interfaces.Algorithm;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.interfaces.Datastore;
import org.apache.mahout.classifier.bayes.model.ClassifierContext;
import org.apache.mahout.common.nlp.NGrams;public class Starter {public static void main( final String[] args ) {final BayesParameters params = new BayesParameters();params.setGramSize( 1 );params.set( "verbose", "true" );params.set( "classifierType", "bayes" );params.set( "defaultCat", "OTHER" );params.set( "encoding", "UTF-8" );params.set( "alpha_i", "1.0" );params.set( "dataSource", "hdfs" );params.set( "basePath", "/tmp/output" );try {Path input = new Path( "/tmp/input" );TrainClassifier.trainNaiveBayes( input, "/tmp/output", params );Algorithm algorithm = new BayesAlgorithm();Datastore datastore = new InMemoryBayesDatastore( params );ClassifierContext classifier = new ClassifierContext( algorithm, datastore );classifier.initialize();final BufferedReader reader = new BufferedReader( new FileReader( args[ 0 ] ) );String entry = reader.readLine();while( entry != null ) {List< String > document = new NGrams( entry, Integer.parseInt( params.get( "gramSize" ) ) ).generateNGramsWithoutLabel();ClassifierResult result = classifier.classifyDocument( document.toArray( new String[ document.size() ] ), params.get( "defaultCat" ) );          entry = reader.readLine();}} catch( final IOException ex ) {ex.printStackTrace();} catch( final InvalidDatastoreException ex ) {ex.printStackTrace();}}
}

这里有一个重要的注意事项：开始分类之前必须教系统。 为此，有必要提供不同文本分类的示例（更多–更好）。 它应该是简单的文件，其中每一行都以用制表符分隔的类别与文本本身开头。 铁

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QUESTION  Do you sell Microsoft Office?
...

您可以提供更多的文件，可以获得更精确的分类。 所有文件都必须放在“ / tmp / input”文件夹中，它们将首先由Apache Hadoop处理。 :)

参考： JCG合作伙伴的 Apache Mahout入门   Andri Redko {devmind}的 Andrey Redko。