朴素贝叶斯文档分类实验

1. 实验要求
2. 实验环境
3. 实验过程
   1. 加载所有的文档
   2. 对文档分词
   3. 提取文本特征
   4. 根据朴素贝叶斯算法进行分类
   5. 画出学习曲线图
4. 参考

根据朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法¹，对以下混在一起十个分类的文档集合进行分类。

实验要求

1. 采用分词工具，以及停用词列表提取文本特征后，根据朴素贝叶斯算法对以下混在一起十个分类的文档集合进行分类。

2. 采用10-fold cross validation的实验过程进行分类方法的验证，测试当训练集合分别为100,200,300,500,800个文档的时候，分类结果的准确性，画出学习曲线图（10 Fold Learning Curve）。

实验环境

操作系统：Ubuntu 14.04.3 LTS

开发环境：JDK 1.7

Java库: ansj_seg-2.0.7.jar, nlp-lang-1.0.jar

实验过程

1. 加载所有的文档

2. 对文档分词

3. 提取文本特征

4. 根据朴素贝叶斯算法进行分类

5. 画出学习曲线图

加载所有的文档

给定10个文件夹，每个文件夹内有100个文档，共1000个文档。

对文档分词

使用ansj_seg²对文档进行分词。去掉在数词、标点符号和停用词，得到的若干个词。

提取文本特征

使用向量模型（Vector model）³提取文本特征HashMapVector，把每个文档中单词及其出现的次数保存为一个HashMap。

根据朴素贝叶斯算法进行分类

取每个文档及其对应的分类作为样本，把数据集分为\(N\)个fold，其中\(N - 1\)个fold的数据作为训练集，剩下\(1\)个fold的数据作为测试集。测试集的fold取\(N\)个fold中的一个，故能进行\(N\)次训练与测试，把所得的准确率取平均即为最后的平均准确率。

训练与测试使用朴素贝叶斯算法，具体过程如下：

训练过程：

Let V be the vocabulary of all words in the documents in $D$
For each category $c_i \in C$
    Let $D_i$ be the subset of documents in $D$ in category $c_i$
    $P(c_i) = |D_i| / |D|$
    Let $T_i$ be the concatenation of all the documents in $D_i$
    Let $n_i$ be the total number of word occurrences in $T_i$
    For each word $w_j \in V$
        Let $n_{ij}$ be the number of occurrences of $w_j$ in $T_i$
        Let $P(w_j | c_i) = (n_{ij} + 1) / (n_i + |V|)$

测试过程：

Given a test document $X$
Let n be the number of word occurrences in $X$
Return the category:
    $\text{argmax}_{c_i \in C} P (c_i) \Pi_{i = 1}^n P (a_i | c_i)$
    where $a_i$ is the word occurring the $i$th position in $X$

画出学习曲线图

令训练集合分别为100, 200, 300, 500, 800个文档，使用N-Fold对分类结果的准确率进行交互验证，并把所得的准确率画成折线图。

这里为了方便，直接把训练和测试的平均准确率输出到train.data, test.data文件，使用gnuplotp⁴进行绘图。此外，也可使用gnuplot生成曲线图相应的latex代码。

在命令行中运行

gnuplot train.gnuplot
gnuplot test.gnuplot

即可得到train.png和test.png。

参考

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1. Naive Bayes classifier. 维基百科. 最后修订于2016年5月9日. https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier↩︎

2. AnsjSeg 使用手册. http://nlpchina.github.io/ansj_seg/↩︎

3. Vector space model. 维基百科. 最后修订于2016年4月5日. https://en.wikipedia.org/wiki/Vector_space_model↩︎

4. gnuplot homepage. Thomas Williams, Colin Kelley. 最后修订于2016年4月. http://www.gnuplot.info/↩︎