Java

Question

我有一些文本，我想通过使用 Weka 库在 Java 中实施 机器学习 方法来挖掘这些文本。为此，到目前为止我已经做了一些事情，但由于整个代码太长，我只想展示一些关键方法并了解如何训练和测试我的数据集，以及解释结果等。

仅供参考，我正在使用 Twitter4J 处理推文。

首先，我获取推文并保存在文本文件中（当然是 ARFF 格式）。然后我根据他们的情绪（正面、中性、负面）手动标记他们。基于选定的分类器，由于交叉验证，我从我的训练集中创建了测试集。最后我对它们进行了分类并打印了摘要和混淆矩阵。

这是我的分类器之一：朴素贝叶斯代码：

public static void ApplyNaiveBayes(Instances data) throws Exception {

    System.out.println("Applying Naive Bayes \n");
    data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); 
    StringToWordVector swv = new StringToWordVector();
    swv.setInputFormat(data);
    Instances dataFiltered = Filter.useFilter(data, swv);
    //System.out.println("Filtered data " +dataFiltered.toString());

    System.out.println("\n\nFiltered data:\n\n" + dataFiltered);

    Instances[][] split = crossValidationSplit(dataFiltered, 10);
    Instances[] trainingSets = split[0];
    Instances[] testingSets = split[1];


    NaiveBayes classifier = new NaiveBayes(); 

    FastVector predictions = new FastVector();


    classifier.buildClassifier(dataFiltered);
    System.out.println("\n\nClassifier model:\n\n" + classifier);     

    // Test the model
    for (int i = 0; i < trainingSets.length; i++) {
        classifier.buildClassifier(trainingSets[i]);
        // Test the model         
        Evaluation eTest = new Evaluation(trainingSets[i]);
        eTest.evaluateModel(classifier, testingSets[i]);

        // Print the result to the Weka explorer:
        String strSummary = eTest.toSummaryString();
        System.out.println(strSummary);

        // Get the confusion matrix
        double[][] cmMatrix = eTest.confusionMatrix();
        for(int row_i=0; row_i<cmMatrix.length; row_i++){
            for(int col_i=0; col_i<cmMatrix.length; col_i++){
                System.out.print(cmMatrix[row_i][col_i]);
                System.out.print("|");
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

仅供参考，crossValidationSplit 方法在这里：

    public static Instances[][] crossValidationSplit(Instances data, int     
    numberOfFolds) {
        Instances[][] split = new Instances[2][numberOfFolds];

        for (int i = 0; i < numberOfFolds; i++) {
            split[0][i] = data.trainCV(numberOfFolds, i);
            split[1][i] = data.testCV(numberOfFolds, i);
        }

        return split;
    }

最后，我得到了 10 个不同的结果（因为 k=10）。其中之一是：

  Correctly Classified Instances           4               36.3636 %
  Incorrectly Classified Instances         7               63.6364 %
  Kappa statistic                          0.0723
  Mean absolute error                      0.427 
  Root mean squared error                  0.5922
  Relative absolute error                 93.4946 %
  Root relative squared error            116.5458 %
  Total Number of Instances               11     

  2.0|0.0|1.0|
  1.0|1.0|2.0|
  3.0|0.0|1.0|

那么，我该如何解释结果？你认为我在训练和测试集方面做得对吗？我想获得给定文本文件的情绪百分比（正面、中性、负面）。如何从这些结果中推断出我的需求？感谢阅读...

Answer 1

你做了一些分类。默认情况下，Weka 始终从您的训练数据集中获取最后一个 column/attribute，并尝试从所有其他属性中预测它的值。（除非你告诉它使用不同的）。

在这里，我们无法判断这对您的情况是否有意义。可能不会。（您没有向我们展示任何数据）。

因此，您执行的 Naive-Bayes 分类只有在最后一列已包含值为正、中性、负的情绪分类器时才有用，该分类器由先前预处理步骤中的某种无监督学习方法创建。 Weka 的分类算法不会为您推断这一点。

现在你所做的结果与情感分析无关。我也帮不了你。

顺便说一下，您只有 11 个实例。为什么不自己分类？

Answer 2

很遗憾，您的代码有点混乱。

首先，你在你的完整集合上训练你的模型：

classifier.buildClassifier(dataFiltered);

然后在 for 循环中重新训练模型：

for (int i = 0; i < trainingSets.length; i++) {
    classifier.buildClassifier(trainingSets[i]);
    ...
 }

比你计算的混乱mtx还多。我觉得没必要。

在我看来，您需要应用 Evaluation.crossValidateModel() 方法，如下所示： //set the class index dataFiltered.setClassIndex(dataFiltered.numAttributes() - 1); //build a model -- choose a classifier as you want classifier.buildClassifier(dataFiltered); Evaluation eval = new Evaluation(dataFiltered); eval.crossValidateModel(classifier, dataFiltered, 10, new Random(1)); //print stats -- do not require to calculate confusion mtx, weka do it! System.out.println(classifier); System.out.println(eval.toSummaryString()); System.out.println(eval.toMatrixString()); System.out.println(eval.toClassDetailsString());

Java - 在文本挖掘上实施机器学习方法

Java - Implementing Machine Learning methods on text mining

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