数据集为Twitter的英文评论信息,需要综合利用之前学习到的文本预处理、特征提取、文本向量化等技术对其进行分析。使用训练数据(114086)建立机器学习/深度学习模型,计算测试集(48894)上的macro-F1指标。python源代码
时间: 2023-07-16 13:16:14 浏览: 61
这是一个比较复杂的文本分类任务,需要进行多个步骤,包括数据清洗、特征提取、文本向量化和模型训练等。下面是一份可能的Python源代码,供参考:
```python
import nltk
import re
import string
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import f1_score
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Dropout
# 下载nltk的停用词和词性标注
nltk.download('stopwords')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
# 读取数据集
data = pd.read_csv('twitter_comments.csv')
# 数据清洗
def clean_text(text):
# 去掉URL链接
text = re.sub(r'http\S+', '', text)
# 去掉HTML标记
text = re.sub('<.*?>', '', text)
# 去掉标点符号
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
# 去掉数字
text = re.sub('\d', '', text)
# 去掉换行符和制表符
text = text.replace('\n', '').replace('\t', '')
# 转成小写
text = text.lower()
return text
data['text'] = data['text'].apply(clean_text)
# 特征提取和文本向量化
# 使用tf-idf向量化
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = tfidf.fit_transform(data['text'])
y = data['label']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 训练Logistic Regression模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')
print('Logistic Regression F1 score:', f1)
# 训练LSTM模型
# 设置参数
max_words = 5000
max_length = 200
embedding_dim = 100
# 构建词汇表
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(data['text'])
# 将文本转成数字序列
X = tokenizer.texts_to_sequences(data['text'])
X = pad_sequences(X, maxlen=max_length)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 在测试集上评估模型
y_pred = model.predict_classes(X_test)
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')
print('LSTM F1 score:', f1)
```
上面的代码中,我们首先进行了数据清洗,去掉了URL链接、HTML标记、标点符号、数字、换行符和制表符等。接着使用tf-idf向量化将文本转成稠密向量表示,并划分训练集和测试集,使用Logistic Regression模型进行训练和测试,并计算了F1指标。
然后我们使用了LSTM模型进行训练和测试。首先构建了词汇表,并将文本转成数字序列。然后构建了一个简单的LSTM模型,包括一个嵌入层、一个LSTM层和一个全连接层。最后在测试集上评估模型,并计算了F1指标。