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【干货】用朴素贝叶斯进行文本分类

本文由作者授权转载

作者|龙心尘 & 寒小阳


1.引言


贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。


2. 贝叶斯公式


贝叶斯公式就一行:




而它其实是由以下的联合概率公式推导出来:



P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y)



其中P(Y)叫做先验概率,P(Y|X)叫做后验概率,P(Y,X)叫做联合概率。


额,恩,没了,贝叶斯最核心的公式就这么些。


3. 用机器学习的视角理解贝叶斯公式


在机器学与QQ上红包群的QQ号相关的名词_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台习的视角下,我们把X理解成“具有某特征”,把Y理解成“类别标签”(一般机器学习问题中都是X=>特征,?Y=>结果对吧)。在最简单的二分类问题(判定)下,我们将Y理解成“属于某类”的标签。于是贝叶斯公式就变形成了下面的样子:



我们尝试更口(shuo)语(ren)化(hua)的方式解释一下上述公式:


P(“|QQ上红包群的QQ号机器人展示柜_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台”)=在已知某样本“具有某特征”的条件下,该样本“属于某类”的概率。所以叫做『后验概率』。?


P(“|”)=在已知某样本“属于某类”的条件下,该样本“具有某特征”的概率。?


P(“”)=(在未知某样本具有该“具有某特征”的条件下,)该样本“属于某类”的概率。所以叫做『先验概率』

?
P(“”)=(在未知某样本“属于某类”的条件下,)该样本“具有某特征”的概率。


而我们二分类问题的最终目的就是要判断P(“|”)是否大于1/2就够了。贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率,而后者获取方法就简单多了,我们只需要找到一些包含已知特征标签的半导体行业与QQ上红包群的QQ号 知乎_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台样本,即可进行训练。而样本的类别标签都是明确的,所以贝叶斯方法在机器学习里属于有监督学习方法。


这里再补充一下,一般『先验概率』、『后验概率』是相对出现的,比如

P(Y)P(Y|X)是关于Y的先验概率与后验概率,P(X)P(X|Y)是关于X的先验概率与后验概率。


4. 垃圾邮件识别


举个例子好啦,我们现在要对邮件进行分类,识别垃圾邮件和普通邮件,如果我们选择使用朴素贝叶斯分类器,那目标就是判断P(“|”)是否大于1/2。现在假设我们有垃圾邮件和正常邮件各1万封作为训练集。需要判断以下这个邮件是否属于垃圾邮件:


“我司可办理正规发票(保真)17%增值税发票点数优惠!”


也就是判断概率P(“|17%”)是否大于1/2


咳咳,有木有发现,转换QQ上红包群的QQ号打游戏软件_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台成的这个概率,计算的方法:就是写个计数器,然后+1 +1 +1统计出所有垃圾邮件和正常邮件中出现这句话的次数啊!!!好,具体点说:


5. 分词


然后同学们开始朝我扔烂白菜和臭鸡蛋,“骗纸!!误人子弟!!你以为发垃圾邮件的人智商都停留在20世纪吗!!你以为它们发邮件像抄作业一样不改内容吗!!哪来那么多相同的句子!!”。


咳咳,表闹,确实,在我们这样的样本容量下,『完全击中』的句子很少甚至没有(无法满足大数定律,),算出来的概率会很失真。一方面找到庞大的训练集是一件非常困难的事情,另一方面其实对于任何的训练集,我们都可以构造出一个从未在训练集中出现的句子作为垃圾邮件(真心的,之前看过朴素贝叶斯分类分错的邮件,我觉得大中华同胞创(zao)新(jia)的能力简直令人惊(fa)呀(zhi))。


一个很悲哀但是很现实的结论:?


训练集是有限的,而句子的可能性则是无限的。所以覆盖所有句子可能性的训练集是不存在的。


所以解决方法是??


对啦!句子的可能性无限,但是词语就那么些!!汉语常用字2500个,常用词语也就56000个(你终于明白小学语文老师的用心良苦了)。按人们的经验理解,两句话意思相近并不强求非得每个字、词语都一样。比如“我司可办理正规发票,17%增值税发票点数优惠!”,这句话就比之QQ上红包群的QQ号在大学的专业排名_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台前那句话少了“(保真)”这个词,但是意思基本一样。如果把这些情况也考虑进来,那样本数量就会增加,这就方便我们计算了。


于是,我们可以不拿句子作为特征,而是拿句子里面的词语(组合)作为特征去考虑。比如“正规发票”可以作为一个单独的词语,“增值税”也可以作为一个单独的词语等等。


句子“我司可办理正规发票,17%增值税发票点数优惠!”就可以变成(“我”,“司”,“可”,“办理”,“正规发票”,“保真”,“增值税”,“发票”,“点数”,“优惠”))


于是你接触到了中文NLP中,最最最重要的技术之一:分词!!!也就是把一整句话拆分成更细南非的QQ上红包群的QQ号好吗_星玄未来QQ上红包群的QQ号平台粒度的词语来进行表示。咳咳,另外,分词之后去除标点符号、数字甚至无关成分(停用词)是特征预处理中的一项技术


中文分词是一个专门的技术领域(我不会告诉你某搜索引擎厂码砖工有专门做分词的!!!)


我们观察(“我”,“司”,“可”,“办理”,“正规发票”,“保真”,“增值税”,“发票”,“点数”,“优惠”),这可以理解成一个向量:向量的每一维度都表示着该特征词在文本中的特定位置存在。这种将特征拆分成更小的单元,依据这些更灵活、更细粒度的特征进行判断的思维方式,在自然语言处理与机器学习中都是非常常见又有效的。


因此贝叶斯公式就变成了:



6. 条件独立假设


有些同学说…好像…似乎…经过上面折腾,概率看起来更复杂了-_-||?
那…那我们简化一下…


概率


P(”,”,”,”,”,”,

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