总的来讲，一个完整的文本分类器主要由两个阶段，或者说两个部分组成：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是传统的分类器，包括线性分类器，SVM, 神经网络分类器等等。
之前看的THUCTC的技术栈是使用 tf-idf 来进行文本向量化，使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度，使用liblinear(采用线性核的svm) 来进行分类。而这里所述的文本分类器，使用lsi (latent semantic analysis, 隐性语义分析) 来进行向量化， 不需要降维， 因为可以直接指定维度， 然后使用线性核svm进行分类。lsi的部分主要使用gensim来进行， 分类主要由sklearn来完成。具体实现可见使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器（二）：代码和注释这边主要叙述流程
1. 文档向量化
这部分的内容主要由gensim来完成。gensim库的一些基本用法在我之前的文章中已经有过介绍点这里这里就不再详述， 直接按照流程来写了。采用lsi进行向量化的流程主要有下面几步：
将各文档分词，从字符串转化为单词列表
统计各文档单词，生成词典(dictionary)
利用词典将文档转化成词频表示的向量，即指向量中的各值对应于词典中对应位置单词在该文档中出现次数
再进行进一步处理，将词频表示的向量转化成tf-idf表示的向量
由tf-idf表示的向量转化成lsi表示的向量
接下来按照上述流程来分别阐述
1.1 文档分词及预处理
分词有很多种方法，也有很多现成的库，这里仅介绍结巴的简单用法
import jieba
content ="""面对当前挑战，我们应该落实2030年可持续发展议程，促进包容性发展"""
content = list(jieba.cut(content, cut_all=False))
print(content)
>>>['面对','当前','挑战','，','我们','应该','落实','2030','年','可','持续','发展','议程','，','促进','包容性','发展']
注意上面的cut_all选项，如果cut_all=False， 则会列出最优的分割选项； 如果cut_all=True, 则会列出所有可能出现的词
content =list(jieba.cut(content, cut_all=True))
print(content)
>>>['面对','当前','挑战','','','我们','应该','落实','2030','年','可','持续','发展','议程','','','促进','包容','包容性','容性','发展']
应该观察到，在分词后的直接结果中，有大量的无效项，例如空格，逗号等等。因此，一般在分词以后，还要进行预处理。例如去掉停用词(stop words， 指的是没什么意义的词，例如空格，逗号，句号，啊，呀， 等等)， 去掉出现出现频率过低和过高的词等等。
我这一部分的程序是
def convert_doc_to_wordlist(str_doc,cut_all):
# 分词的主要方法
sent_list = str_doc.split('\n')
sent_list = map(rm_char, sent_list) # 去掉一些字符，例如\u3000
word_2dlist = [rm_tokens(jieba.cut(part,cut_all=cut_all)) for part in sent_list] # 分词
word_list = sum(word_2dlist,[])
return word_list
def rm_char(text):
text = re.sub('\u3000','',text)
return text
def get_stop_words(path='/home/multiangle/coding/python/PyNLP/static/stop_words.txt'):
# stop_words中，每行放一个停用词，以\n分隔
file = open(path,'rb').read().decode('utf8').split('\n')
return set(file)
def rm_tokens(words): # 去掉一些停用次和数字
words_list = list(words)
stop_words = get_stop_words()
for i in range(words_list.__len__())[::-1]:
if words_list[i] in stop_words: # 去除停用词
words_list.pop(i)
elif words_list[i].isdigit():
words_list.pop(i)
return words_list
主程序是convert_doc_to_wordlist方法，拿到要分词的文本以后，首先去掉一些字符，例如\u3000等等。然后进行分词，再去掉其中的停用词和数字。 最后得到的单词，其顺序是打乱的，即单词间的相关信息已经丢失
1.2 统计单词，生成词典
一般来讲, 生成词典应该在将所有文档都分完词以后统一进行，不过对于规模特别大的数据，可以采用边分词边统计的方法。将文本分批读取分词，然后用之前生成的词典加入新内容的统计结果，如下面所示
from gensim import corpora,models
import jieba
import re
from pprint import pprint
import os
files = ["但是现在教育局非要治理这么一个情况",
"然而又不搞明白为什么这些词会出现"]
dictionary = corpora.Dictionary()
for file in files:
file = convert_doc_to_wordlist(file, cut_all=True)
dictionary.add_documents([file])
pprint(sorted(list(dictionary.items()),key=lambda x:x[0]))
>>>[(0, '教育'),
>>> (1, '治理'),
>>> (2, '教育局'),
>>> (3, '情况'),
>>> (4, '非要'),
>>> (5, '搞'),
>>> (6, '明白'),
>>> (7, '词')]
对于已经存在的词典，可以使用dictionary.add_documents来往其中增加新的内容。当生成词典以后，会发现词典中的词太多了，达到了几十万的数量级， 因此需要去掉出现次数过少的单词，因为这些代词没什么代表性。
small_freq_ids = [tokenid for tokenid, docfreqindictionary.dfs.items() if docfreq <5]
dictionary.filter_tokens(small_freq_ids)
dictionary.compactify()
1.3 将文档转化成按词频表示的向量
继续沿着之前的思路走，接下来要用dictionary把文档从词语列表转化成用词频表示的向量，也就是one-hot表示的向量。所谓one-hot，就是向量中的一维对应于词典中的一项。如果以词频表示，则向量中该维的值即为词典中该单词在文档中出现的频率。其实这个转化很简单，使用dictionray.doc2bow方法即可。
count = 0
bow = []
for file in files:
count += 1
if count%100 == 0 :
print('{c} at {t}'.format(c=count, t=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime())))
word_list = convert_doc_to_wordlist(file, cut_all=False)
word_bow = dictionary.doc2bow(word_list)
bow.append(word_bow)
pprint(bow)
>>>[[(1, 1), (2, 1), (4, 1)], [(5, 1), (6, 1)]]
1.4 转化成tf-idf和lsi向量
之所以把这两部分放到一起，并不是因为这两者的计算方式或者说原理有多相似（实际上两者完全不同），而是说在gensim中计算这两者的调用方法比较类似，都需要调用gensim.models库。
tfidf_model = models.TfidfModel(corpus=corpus, dictionary=dictionary)corpus_tfidf = [tfidf_model[doc]fordocincorpus]lsi_model = models.LsiModel(corpus = corpus_tfidf, id2word = dictionary, num_topics=50)corpus_lsi = [lsi_model[doc]fordocincorpus]
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可以看到gensim的方法还是比较简洁的。
由于之前阅读THUCTC源码的时候下载了THUCTCNews文档集，大概1G多点，已经帮你分好类，放在各个文件夹下面了。为了便于分析，各个环节的中间结果(词频向量，tfidf向量等)也都会存放到本地。为了便于以后标注，各个类的中间结果也是按类别存储的。
在将文本向量化以后，就可以采用传统的分类方法了, 例如线性分类法，线性核的svm，rbf核的svm，神经网络分类等方法。我在这个分类器中尝试了前3种，都可以由sklearn库来完成
一个很尴尬的问题是，gensim中的corpus数据格式，sklearn是无法识别的。即gensim中对向量的表示形式与sklearn要求的不符。
在gensim中，向量是稀疏表示的。例如[(0,5),(6,3)] 意思就是说，该向量的第0个元素值为5，第6个元素值为3，其他为0.但是这种表示方式sklearn是无法识别的。sklearn的输入一般是与numpy或者scipy配套的。如果是密集矩阵，就需要输入numpy.array格式的； 如果是稀疏矩阵，则需要输入scipy.sparse.csr_matrix.由于后者可以转化成前者，而且gensim中向量本身就是稀疏表示，所以这边只讲如何将gensim中的corpus格式转化成csr_matrix.
去scipy的官网去找相关文档，可以看到csr_matrix的构造有如下几种方法。
第一种是由现有的密集矩阵来构建稀疏矩阵，第二种不是很清楚，第三种构建一个空矩阵。第四种和第五种符合我们的要求。其中第四种最为直观，构建三个数组，分别存储每个元素的行，列和数值即可。
官网给出的示例代码如下，还是比较直观的。
row = np.array([0,0,1,2,2,2])col = np.array([0,2,2,0,1,2])data = np.array([1,2,3,4,5,6])print(csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3,3)).toarray())>>>array([[1, 0, 2],
[0, 0, 3],
[4, 5, 6]])
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依样画葫芦，gensim转化到csr_matrix的程序可以写成
data= []rows= []cols= []line_count=0forlineinlsi_corpus_total: # lsi_corpus_total 是之前由gensim生成的lsi向量 for eleminline: rows.append(line_count) cols.append(elem[0])data.append(elem[1])line_count +=1lsi_sparse_matrix= csr_matrix((data,(rows,cols))) # 稀疏向量lsi_matrix= lsi_sparse_matrix.toarray() # 密集向量
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在将所有数据集都转化成sklearn可用的格式以后，还要将其分成训练集和检验集，比例大概在8:2.下面的代码就是关于训练集和检验集的生成的
data= []rows= []cols= []line_count=0forlineinlsi_corpus_total: for eleminline: rows.append(line_count) cols.append(elem[0])data.append(elem[1])line_count +=1lsi_matrix= csr_matrix((data,(rows,cols))).toarray()rarray=np.random.random(size=line_count)train_set= []train_tag= []test_set= []test_tag= []foriinrange(line_count):ifrarray[i]<0.8: train_set.append(lsi_matrix[i,:]) train_tag.append(tag_list[i])else: test_set.append(lsi_matrix[i,:]) test_tag.append(tag_list[i])
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sklearn中，可以使用sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis来进行线性分类。
import numpy as npfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysislda = LinearDiscriminantAnalysis(solver="svd", store_covariance=True)X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])Y = np.array([1,1,2,2])lda_res = lda.fit(X, Y)print(lda_res.predict([[-0.8, -1]]))
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在上面的例子中，X代表了训练集。上面的X是一个4*2的矩阵，代表训练集中含有4各样本，每个样本的维度是2维。而Y代表的是训练集中各样本所期望的分类结果。回到文本分类的任务，易知上面代码的X对应于train_set, 而Y对应于train_tag
lda = LinearDiscriminantAnalysis(solver="svd", store_covariance=True)lda_res = lda.fit(train_set, train_tag)train_pred = lda_res.predict(train_set)# 训练集的预测结果test_pred = lda_res.predict(test_set)# 检验集的预测结果
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lda_res即是得到的lda模型。 train_pred, test_pred 分别是训练集和检验集根据得到的lda模型获得的预测结果。
实验批次向量化方法向量长度分类方法训练集错误率检验集错误率
1LSI50线性判别16.78%17.18%
2LSI100线性判别14.10%14.25%
3LSI200线性判别11.74%11.73%
4LSI400线性判别10.50％10.93%
总的来说，使用SVM与上面LDA的使用方法比较类似。使用sklearn.svm类可以完成。不过与lda相比，svm可以接受稀疏矩阵作为输入，这是个好消息。
# clf = svm.SVC() # 使用RBF核clf = svm.LinearSVC()# 使用线性核clf_res = clf.fit(train_set,train_tag)train_pred = clf_res.predict(train_set)test_pred = clf_res.predict(test_set)
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可以使用RBF核，也可以使用线性核。不过要注意，RBF核在数据集不太充足的情况下有很好的结果，但是当数据量很大是就不太明显，而且运行速度非常非常非常的慢！ 所以我推荐使用线性核，运算速度快，而且效果比线性判别稍好一些
实验批次向量化方法向量长度分类方法训练集错误率检验集错误率
5LSI50svm_linear12.31%12.52%
6LSI100svm_linear10.13%10.20%
7LSI200svm_linear8.75%8.98%
8LSI400svm_linear7.70%7.89%
