NLP - 新闻文本分类-baseline

本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第三场，赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。

比赛介绍

赛事数据

赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。

赛题数据由以下几个部分构成：训练集20w条样本，测试集A包括5w条样本，测试集B包括5w条样本。为了预防选手人工标注测试集的情况，我们将比赛数据的文本按照字符级别进行了匿名处理。处理后的赛题训练数据如下：

label	text
6	57 44 66 56 2 3 3 37 5 41 9 57 44 47 45 33 13 63 58 31 17 47 0 1 1 69 26 60 62 15 21 12 49 18 38 20 50 23 57 44 45 33 25 28 47 22 52 35 30 14 24 69 54 7 48 19 11 51 16 43 26 34 53 27 64 8 4 42 36 46 65 69 29 39 15 37 57 44 45 33 69 54 7 25 40 35 30 66 56 47 55 69 61 10 60 42 36 46 65 37 5 41 32 67 6 59 47 0 1 1 68

在数据集中标签的对应的关系如下：
{‘科技’: 0, ‘股票’: 1, ‘体育’: 2, ‘娱乐’: 3, ‘时政’: 4, ‘社会’: 5, ‘教育’: 6, ‘财经’: 7, ‘家居’: 8, ‘游戏’: 9, ‘房产’: 10, ‘时尚’: 11, ‘彩票’: 12, ‘星座’: 13}

评价标准
评价标准为类别f1_score的均值，选手提交结果与实际测试集的类别进行对比，结果越大越好。
$\frac{(\text {precision} * \text {recall})}{(\text {precision}+\text {recall})}$
可以通过sklearn完成f1_score计算：

from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

结果提交
提交前请确保预测结果的格式与sample_submit.csv中的格式一致，以及提交文件后缀名为csv

赛题理解

赛题思路分析：赛题本质是一个文本分类问题，需要根据每句的字符进行分类。但赛题给出的数据是匿名化的，不能直接使用中文分词等操作，这个是赛题的难点。因此本次赛题的难点是需要对匿名字符进行建模，进而完成文本分类的过程。由于文本数据是一种典型的非结构化数据，因此可能涉及到特征提取和分类模型两个部分。

读取数据：

import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/nlp/news-data/train_set.csv/train_set.csv', sep='\t')

思路1：TF-IDF + 机器学习分类

直接使用TF-IDF对文本提取特征，并使用分类器进行分类。在分类器的选择上，可以使用SVM、LR、或者XGBoost。

什么是TF-IDF？
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。

TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为TF），另一层是"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）。

当有TF(词频)和IDF(逆文档频率)后，将这两个词相乘，就能得到一个词的TF-IDF的值。某个词在文章中的TF-IDF越大，那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高，所以通过计算文章中各个词的TF-IDF，由大到小排序，排在最前面的几个词，就是该文章的关键词。

TF-IDF算法步骤

第一步，计算词频：
$词频 (T F) = 某个词在文章中的出现次数$
考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。

$=\frac{\text { 某个词在文章中的出现次数 }}{\text { 文章的总词数 }}$

第二步，计算逆文档频率：
这时，需要一个语料库（corpus），用来模拟语言的使用环境。

$=\log \left(\frac{\text { 语料库的文档总数 }}{\text { 包含该词的文档数 }+1}\right)$

如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。

第三步，计算TF-IDF：
$T F - I D F = 词频 (T F) メ逆文档频率（ I D F)$

可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。

优缺点

TF-IDF的优点是简单快速，而且容易理解。缺点是有时候用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面，有时候重要的词出现的可能不够多，而且这种计算无法体现位置信息，无法体现词在上下文的重要性。如果要体现词的上下文结构，那么你可能需要使用word2vec算法来支持。

思路2：FastText

FastText是入门款的词向量，利用Facebook提供的FastText工具，可以快速构建出分类器。

FastText的核心思想
将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。这中间涉及到两个技巧：字符级N-gram特征的引入以及分层Softmax分类。

字符级N-gram特征
N-gram是基于语言模型的算法，基本思想是将文本内容按照子节顺序进行大小为N的窗口滑动操作，最终形成窗口为N的字节片段序列。

举个例子：

我来到达观数据参观
相应的bigram特征为：我来 来到 到达 达观 观数 数据 据参 参观
相应的trigram特征为：我来到 来到达 到达观 达观数 观数据 数据参 据参观

注意一点：n-gram中的gram根据粒度不同，有不同的含义。它可以是字粒度，也可以是词粒度的。上面所举的例子属于字粒度的n-gram，词粒度的n-gram看下面例子：

我 来到 达观数据 参观
相应的bigram特征为：我/来到 来到/达观数据 达观数据/参观
相应的trigram特征为：我/来到/达观数据 来到/达观数据/参观

n-gram产生的特征只是作为文本特征的候选集，你后面可能会采用信息熵、卡方统计、IDF等文本特征选择方式筛选出比较重要特征。

分层Softmax分类
softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，目的就是将输出层的值归一化到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，主要就是起到将神经元输出值进行归一化的作用。

下图是一个分层Softmax示例：

通过分层的Softmax，计算复杂度一下从|K|降低到log|K|。

思路3：WordVec + 深度学习分类器

WordVec是进阶款的词向量，并通过构建深度学习分类完成分类。深度学习分类的网络结构可以选择TextCNN、TextRNN或者BiLSTM。

Word2vec，是一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示词对词之间的关系，该向量为神经网络之隐藏层。

Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一。他是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词嵌入方法。

优化方法

为了提高速度，Word2vec 经常采用 2 种加速方式：
1、Negative Sample（负采样）
2、Hierarchical Softmax

优缺点

优点：
1、由于 Word2vec 会考虑上下文，跟之前的 Embedding 方法相比，效果要更好（但不如 18 年之后的方法）
2、比之前的 Embedding方法维度更少，所以速度更快
3、通用性很强，可以用在各种 NLP 任务中

缺点：
1、由于词和向量是一对一的关系，所以多义词的问题无法解决。
2、Word2vec 是一种静态的方式，虽然通用性强，但是无法针对特定任务做动态优化

思路4：Bert词向量

Bert是高配款的词向量，具有强大的建模学习能力。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）词向量模型，2018年10月在《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》这篇论文中被Google提出，在11种不同nlp测试中创出最佳成绩，包括将glue基准推至80.4%（绝对改进7.6%），multinli准确度达到86.7% （绝对改进率5.6%）等。

特征

1、通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练深度双向表示
2、the first fine-tuning based representation model that achieves state-of-the-art performance on a large suite of sentence-level and token-level tasks, outperforming many systems with task-specific architectures
3、所需计算量非常大。Jacob 说：「OpenAI 的 Transformer 有 12 层、768 个隐藏单元，他们使用 8 块 P100 在 8 亿词量的数据集上训练 40 个 Epoch 需要一个月，而 BERT-Large 模型有 24 层、2014 个隐藏单元，它们在有 33 亿词量的数据集上需要训练 40 个 Epoch，因此在 8 块 P100 上可能需要 1 年？16 Cloud TPU 已经是非常大的计算力了。
4、预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的state-of-the-art模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。
5、一词多义问题