文本属于 1 到 N 类 的机器学习文本分类
Machine learning text classification where a text belongs to 1 to N classes
所以我正在尝试（只是为了好玩）class根据电影的描述来确定电影，我的想法是 "tag" 电影，所以给定的电影可能是 "action" 并且例如 "humor" 同时。
通常在使用文本 class 标识符时，您得到的是给定文本所属位置的 class，但在我的情况下，我想将文本分配给 1 到 N 个标签。
目前我的训练集看起来像这样
+--------------------------+---------+
| TEXT | TAG |
+--------------------------+---------+
| Some text from a movie | action |
+--------------------------+---------+
| Some text from a movie | humor |
+--------------------------+---------+
| Another text here | romance |
+--------------------------+---------+
| Another text here | cartoons|
+--------------------------+---------+
| And some text more | humor |
+--------------------------+---------+
我接下来要做的是训练 classifiers 告诉我每个标签是否属于一个文本，例如，如果我想弄清楚一个文本是否是 class化为"humor" 我最终会得到以下训练集
+--------------------------+---------+
| TEXT | TAG |
+--------------------------+---------+
| Some text from a movie | humor |
+--------------------------+---------+
| Another text here |not humor|
+--------------------------+---------+
| And some text more | humor |
+--------------------------+---------+
然后我训练了一个 classifier 来了解文本是否幽默（对其余标签采用相同的方法）。在那之后，我以总共 4 个 classifier 结束，它们是
- 采取行动/不采取行动
- 幽默/不幽默
- 浪漫/不浪漫
- 卡通片/没有卡通片
最后，当我得到一个新文本时，我将它应用到 4 个 classifier 中的每一个，对于每个 classifier 给我一个积极的 classification（即, 给我 X 而不是 no-X) 如果这样的 classification 超过某个阈值（比如 0.9），那么我假设新文本属于标签 X，然后我对每个重复相同的class制造商。
特别是我使用朴素贝叶斯作为算法，但同样可以应用于任何输出概率的算法。
现在的问题是，这种做法正确吗？我在这里做错了什么吗？从我得到的结果来看，事情似乎有道理，但我想要第二个意见。
是的，这是有道理的。这是一种众所周知的 multilabel/multiclass 分类基本技术，称为 "one vs all"（或 "one vs all"）分类器。这是非常古老和广泛使用的。另一方面 - 它也很天真，因为您不考虑 classes/tags 之间的任何关系。您可能有兴趣阅读有关结构学习的内容，其中涵盖了标签 space 上可以利用的某些结构（通常是存在的）的主题。
您所描述的问题可以通过 Latent Dirichlet Allocation, a statistical topic model 方法在文档集合中查找基础 ("latent") 主题来解决。这种方法基于一个模型，其中每个文档都是这些主题的混合体。
通常，您首先决定主题（在您的情况下，标签就是主题），然后 运行 培训师。然后，LDA 软件将输出每个文档的主题概率分布。
这里有一个很好的介绍：http://blog.echen.me/2011/08/22/introduction-to-latent-dirichlet-allocation/
是的。您的方法是正确的，它是一种众所周知的策略，可以启用旨在执行二进制 classification 的 classifier 来处理 multi-class classification 任务。
Andrew Ng（来自斯坦福大学）解释了这种方法 here。尽管它是针对逻辑回归进行解释的，但正如您提到的那样，该想法可以应用于任何输出概率的算法。
所以我正在尝试（只是为了好玩）class根据电影的描述来确定电影，我的想法是 "tag" 电影，所以给定的电影可能是 "action" 并且例如 "humor" 同时。
通常在使用文本 class 标识符时，您得到的是给定文本所属位置的 class，但在我的情况下，我想将文本分配给 1 到 N 个标签。
目前我的训练集看起来像这样
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| TEXT | TAG |
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| Some text from a movie | action |
+--------------------------+---------+
| Some text from a movie | humor |
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| Another text here | romance |
+--------------------------+---------+
| Another text here | cartoons|
+--------------------------+---------+
| And some text more | humor |
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我接下来要做的是训练 classifiers 告诉我每个标签是否属于一个文本，例如，如果我想弄清楚一个文本是否是 class化为"humor" 我最终会得到以下训练集
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| TEXT | TAG |
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| Some text from a movie | humor |
+--------------------------+---------+
| Another text here |not humor|
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| And some text more | humor |
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然后我训练了一个 classifier 来了解文本是否幽默（对其余标签采用相同的方法）。在那之后，我以总共 4 个 classifier 结束，它们是
- 采取行动/不采取行动
- 幽默/不幽默
- 浪漫/不浪漫
- 卡通片/没有卡通片
最后，当我得到一个新文本时，我将它应用到 4 个 classifier 中的每一个，对于每个 classifier 给我一个积极的 classification（即, 给我 X 而不是 no-X) 如果这样的 classification 超过某个阈值（比如 0.9），那么我假设新文本属于标签 X，然后我对每个重复相同的class制造商。
特别是我使用朴素贝叶斯作为算法，但同样可以应用于任何输出概率的算法。
现在的问题是，这种做法正确吗？我在这里做错了什么吗？从我得到的结果来看，事情似乎有道理，但我想要第二个意见。
是的，这是有道理的。这是一种众所周知的 multilabel/multiclass 分类基本技术，称为 "one vs all"（或 "one vs all"）分类器。这是非常古老和广泛使用的。另一方面 - 它也很天真，因为您不考虑 classes/tags 之间的任何关系。您可能有兴趣阅读有关结构学习的内容，其中涵盖了标签 space 上可以利用的某些结构（通常是存在的）的主题。
您所描述的问题可以通过 Latent Dirichlet Allocation, a statistical topic model 方法在文档集合中查找基础 ("latent") 主题来解决。这种方法基于一个模型，其中每个文档都是这些主题的混合体。
通常，您首先决定主题（在您的情况下，标签就是主题），然后 运行 培训师。然后，LDA 软件将输出每个文档的主题概率分布。
这里有一个很好的介绍：http://blog.echen.me/2011/08/22/introduction-to-latent-dirichlet-allocation/
是的。您的方法是正确的，它是一种众所周知的策略，可以启用旨在执行二进制 classification 的 classifier 来处理 multi-class classification 任务。
Andrew Ng（来自斯坦福大学）解释了这种方法 here。尽管它是针对逻辑回归进行解释的，但正如您提到的那样，该想法可以应用于任何输出概率的算法。