王敏 羅婧雯 劉軍 劉沛澤

【摘要】? ? 貝葉斯學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)理論中的重要研究方向。本文主要實現(xiàn)基于樸素貝葉斯的機器學(xué)習(xí)實驗教學(xué)設(shè)計，貝葉斯學(xué)習(xí)以貝葉斯法則為基礎(chǔ)，通過已了解的數(shù)據(jù)分布的先驗知識，結(jié)合樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)來估算出整體數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。貝葉斯學(xué)習(xí)的結(jié)果是獲得一組變量的聯(lián)合概率分布。貝葉斯學(xué)習(xí)由于其用概率的形式來表示不確定知識，故對不確定形式的問題它有獨特的描述和計算優(yōu)勢。而樸素貝葉斯是在屬性獨立性假設(shè)的條件下進行計算，可以大大減小計算的復(fù)雜程度。實驗設(shè)計目的是根據(jù)樸素貝葉斯公式實現(xiàn)對文檔的分類，給學(xué)生提供一種實驗教學(xué)案例。

【關(guān)鍵詞】? ? 樸素貝葉斯? ? 實驗教學(xué)設(shè)計? ? 文本分類

一、實驗研究背景與目的

本實驗設(shè)計主要基于樸素貝葉斯理論，目前是為學(xué)生提供基于貝葉斯理論的實驗項目，讓學(xué)生更好地理解該理論解決實際問題。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展， 海量數(shù)據(jù)注入到通訊設(shè)備中。如此大量的信息就讓信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘的重要性更加突出。文本分類作為數(shù)據(jù)挖掘的一部分也逐漸被人們重視起來。其中文本分類的主要內(nèi)容是在預(yù)先給定的類標(biāo)簽的集下， 根據(jù)文章內(nèi)容， 確定它的類別。我們接下來將要通過三個方面來介紹：文本表示， 分類器構(gòu)造和分類器評估。

二、實驗設(shè)計思路

本實驗的思路是把一部分含有女性、體育、文學(xué)出版、校園的話題用網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬下來存在特定的文檔中，然后通過樸素貝葉斯分類算法實現(xiàn)貝葉斯分類。

三、方案設(shè)計

系統(tǒng)設(shè)計流程框圖如下。

四、具體算法描述

除去噪聲，如格式轉(zhuǎn)換，去掉符號，整體規(guī)范化;遍歷的讀取一個文件下的每個文本。操作如下。

def readFile（path）：

with open（path， 'r'， errors='ignore'） as file：

content = file.read（）

return content

def saveFile（path， result）：

with open（path， 'w'， errors='ignore'） as file：

file.write（result）

4.1 jieba分詞

1）首先利用import調(diào)用jieba模塊、TF-IDF分詞模塊、樸素貝葉斯算法模塊;

import jieba

2）jieba分詞算法的基本原理是：1.基于前綴詞典實現(xiàn)高效的詞圖掃描，生成句子中漢字所有可能成詞情況所構(gòu)成的有向無環(huán)圖（DAG）; 2.采用動態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最大切分組合; 3.對于未登錄詞，采用了基于漢字成詞能力的HMM模型，使用了Viterbi算法;

代碼如下：

def segText（inputPath， resultPath）：

fatherLists = os.listdir（inputPath）

for eachDir in fatherLists：

eachPath = inputPath + eachDir + "/"? ? ? ? ? each_resultPath = resultPath + eachDir + "/"

if not os.path.exists（each_resultPath）：

os.makedirs（each_resultPath）

childLists = os.listdir（eachPath）

for eachFile in childLists：

eachPathFile = eachPath + eachFile

#? print（eachFile）

content = readFile（eachPathFile）

# content = str（content）

result = （str（content））.replace（"＼r＼n"， ""）.strip（）

# result = content.replace（"＼r＼n"，""）.strip（）

cutResult = jieba.cut（result）

saveFile（each_resultPath + eachFile， " ".join（cutResult））

4.2 TF-IDF逆文本頻率指數(shù)

1）首先調(diào)用TF-IDF向量轉(zhuǎn)換類和向量生成類。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2）TF-IDF逆文本頻率指數(shù)是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。是一種統(tǒng)計方法，用以評估一個詞對于一個語料庫中一份文件的重要程度。詞的重要性隨著在文件中出現(xiàn)的次數(shù)正比增加，同時隨著它在語料庫其他文件中出現(xiàn)的頻率反比下降。

3）TF-IDF詞頻算法實現(xiàn)。一個詞在某一文檔中出現(xiàn)次數(shù)比較多，其他文檔沒有出現(xiàn)，說明該詞對該文檔分類很重要。然而如果其他文檔也出現(xiàn)比較多，說明該詞的區(qū)分性不大，就用IDF來降低該詞的權(quán)重。

TF-IDF=TF×IDF

其中，詞頻：TF=詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/文檔中總詞數(shù);

逆文本頻率：IDF=log（語料庫中文檔總數(shù)/包含該詞的文檔數(shù)+1）。

def getTFIDFMat（inputPath， stopWordList， outputPath）：

bunch = readBunch（inputPath）

tfidfspace = Bunch（target_name=bunch.target_name，label=bunch.label， filenames=bunch.filenames， tdm=[]，

vocabulary={}）

vectorizer = TfidfVectorizer（stop_words=stopWordList， sublinear_tf=True， max_df=0.5）

transformer = TfidfTransformer（）

tfidfspace.tdm = vectorizer.fit_transform（bunch.contents）

tfidfspace.vocabulary = vectorizer.vocabulary_

writeBunch（outputPath， tfidfspace）

4.3樸素貝葉斯分類法

1）首先調(diào)用貝葉斯分類法算法模塊，這個模塊是調(diào)用已有的別人寫好的算法，下面會詳細介紹原理過程。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

2）樸素貝葉斯原理

樸素貝葉斯分類器采用了“屬性條件獨立性假設(shè)” 對已知類別假設(shè)所有屬性相互獨立。換言之，假設(shè)每個屬性獨立地對分類結(jié)果發(fā)生影響。故貝葉斯公式可以重寫為

因為給定樣本P（x）為已知的，故貝葉斯準(zhǔn)則就可以轉(zhuǎn)化為

顯然，樸素貝葉斯分類器的訓(xùn)練過程就是基于訓(xùn)練集 D 來估計類先驗概率P（c），并為每個屬性估計條件概率。

令Dc表示訓(xùn)練集D中第c類樣本組成的集合，若有充足的獨立同分布樣本則可容易地估計出類先驗概率。

對離散屬性而言，令表示Dc中在第i個屬性上取值為的樣本組成的集合，則條件概率可估計為

程序如下：

def bayesAlgorithm（trainPath， testPath）：

trainSet = readBunch（trainPath）

testSet = readBunch（testPath）

clf = MultinomialNB（alpha=0.001）.fit（trainSet.tdm， trainSet.label）

#alpha：0.001 alpha 越小，迭代次數(shù)越多，精度越高

#print（shape（trainSet.tdm））? #輸出單詞矩陣的類型

#print（shape（testSet.tdm））

predicted = clf.predict（testSet.tdm）

total = len（predicted）

rate = 0

for flabel， fileName， expct_cate in zip（testSet.label， testSet.filenames， predicted）：

if flabel ！= expct_cate：

rate += 1

print（fileName， "：實際類別："， flabel， "-->預(yù)測類別："， expct_cate）

print（"erroe rate："， float（rate） * 100 / float（total）， "%"）

五、系統(tǒng)測試情況

下圖中data文件夾中是原始數(shù)據(jù)，result文件夾是jieba分詞結(jié)果，stop是文本預(yù)處理篩掉的的停用詞。test是測試數(shù)據(jù)，test_segResult是測試結(jié)果。

其中測試數(shù)據(jù)集：女性話題有38個，體育話題115個，文學(xué)出版話題31個，校園話題16個，以下是測試出錯的結(jié)果。其中校園話題出錯的概率最大。

六、小結(jié)

此程序簡單易懂，是在貝葉斯的基礎(chǔ)上進一步了解了樸素貝葉斯公式的原理及其運用，介紹了jieba分詞和TF-IDF逆文本頻率指數(shù)及其應(yīng)用，在實際案例中錯誤率僅為0.570，準(zhǔn)確率較高，可以在實驗課程教學(xué)中使用。

參? 考? 文? 獻

[1]蘇金樹， 張博鋒， 徐昕.基于機器學(xué)習(xí)的文本分類技術(shù)研究進展[J].軟件學(xué)報， 2006， 17 （09） ：1848-1859.

[2]李學(xué)明， 李海瑞， 薛亮， 何光軍.基于信息增益與信息熵的TFIDF算法[J].計算機工程， 2012， 38 （08） ：37-40.

[3]Tom M.Mitchell著;曾華軍等譯，機器學(xué)習(xí)[M]. 機械工業(yè)出版社，2003.

[4]陳葉旺，余金山. 一種改進的樸素貝葉斯文本分類方法[J].? 華僑大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）. 2011（04）.