代码整个执行流程
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参数设置
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input数据,设置数据格式
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batchFinished(),处理数据(Tokenzier,stemming,Stopwords)
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determineDictionary(); 统计计算(TF,IDF)
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归一化
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output
一些变量和方法的作用
- m_Dictionary, m_DocsCounts 变量与 m_OutputCounts变量 意义
public TreeMap m_Dictionary = new TreeMap(); //TreeMap类型成员变量m_Dictionary 记录<word,新属性index>对;具体类型为TreeMap<String,Integer>,每一个String 的word所映射的index。
private int[] m_DocsCounts ; // 计算每个单词在多少个文档中出现过,保存在这个数组。数组index是word对应映射的index(与m_Dictionary对应)。
private boolean m_OutputCounts = false; //控制m_Dictionary 中的Integer是输出0/1(表示单词是否在文档中出现),还是count单词在文档中出现的次数。 一般要将它设置为true。
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m_minTermFreq 和 m_WordsToKeep
- 内部类Count 类及变量的意义
定义这个内部类及变量计算中间量,主要是为了计算TF*IDF方便。
- 修改具体的TF*IDF公式:
// Doing TFTransform
if (m_TFTransform == true) {
.....//在这里修改, 源代码为 tf(t,d)= log( f(t,d) +1 ).加一是为了防止tf(t,d)=0
}
// Doing IDFTransform
m_IDFTransform == true) {
....// 源代码直接让val (t,d)= tf(t,d) * log( |D| / |{d \in D : t\ind}| )
}
注意1:这里还有一个boolean变量m_OutputCounts,若要用TFIDF公式必须将m_OutputCounts设置为TRUE. 同时,m_TFTransform 和m_IDFTransform 一般只设置其中一个为true,否则的话就是两个log相乘。 当然也可以根据需要具体修改(TFIDF具体信息wiki即可)
经典的TF*IDF设置: 设置变量m_IDFTransform为真,更新更新contained中Key大于等于firstcopy的值为val=val*Math.log( m_NumInstances /
(double) m_DocsCounts[index.intValue()] ),也即把原先记录的词频fij变成fij*log(文档数/该单词在多少个文档中出现过),就是我们用的TF-IDF。注意如果要达到这个效果只有把m_IDFTransform 以及m_OutputCounts同时设置成true,并保持m_TFTransform为false(否则的话就是两个log相乘了)。
注意2: TFIDF没有体现单词位置信息
,如在一段文字中,处在首句的在一篇文章中,处在首段和末段的段落比较重要。在实际应用中,可以根据不同的位置设置相应的权重。
通过
StringToWordVector.
setStopwords(
new
File(
stopwordfile
));方法可以设置自定义的停止词,同时默认的停止词不在生效。(知道这种效果就先用着,具体实现代码待细看^_^)
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normalization
方法3(Weka采用): TFIDF(t,d) ,即 value = value * m_AvgDocLength / docLength(d).注意这里的value是经过
m_TFTransform
和
m_TFTransform
作用过的值(如果设置为true的话,具体看代码就可以知道)。
filter
.setnormalizeDocLength(
new
SelectedTag(StringToWordVector.
FILTER_norMALIZE_ALL
, StringToWordVector.
TAGS_FILTER
)); //
FILTER_norMALIZE_ALL 可以换位
FILTER_norMALIZE_TEST_ONLY 或
FILTER_NONE
方法2:
通过参数字符串设置:
String optionStr=
"-R first-last -W 1000 -prune-rate -1.0 -C -I -N 1"
; //-N 1 表示采用
FILTER_norMALIZE_ALL=1 归一化方法。
filter.setoptions(Utils.splitOptions(optionStr));
注意:StringToWordVector类中到是没有
FILTER_norMALIZE_TEST_ONLY 这个变量的具体应用,不知为什么,感觉也没必要。
相关变量如下:
public static final int FILTER_NONE = 0;
更多关于normalize的访问:
weka.filters.unsupervised.attribute.normalize -S 1.0 -T 0.0 对于数据集中的attribute进行归一化。即对某一列数值型数据进行归一化。忽略nominal类型的列。
weka.filters.unsupervised.instance.normalize 忽略nominal类型的列和class index的列。
- Tokenzier
StringToWordVector中,默认的tokenzier。 -tokenizer weka.core.tokenizers.WordTokenizer -delimiters " \r\n\t.,;:\'\"()?!"
Tokenzier的作用就是对于一个长的String,遍历扫描一遍,按那些字符进行切分。 若需要按句子为单位进行切分,可以新建新的Tokenzier,选择- delimiters 为". ! \n ? "或中文句子结束符号“。!?”等
- stemmer
In linguistic morphology and information retrieval, stemming is the process for reducing inflected (or sometimes derived) words to their stemrootform—generally a written word form. 如能将cats,catlike,catty等word都转化为词根cat。
StringToWordVector里面的stemmer主要有两种lovinsstemmer (writeren by lovins 1968)和 snowballstemmer(Written by Martin Porter1980,extend at 2000,建议用这个,但不可直接使用,需要下载包。)两类。这Weka里面自带的stemmer都是针对英语语言的,自己可以根据需要进行更改。此外还有PTstemmer等,下载相应的jar包都可以使用。具体使用参考http://weka.wikispaces.com/Stemmers
常用的stemming算法:
如何创建LookUp table: ①对于英语而言可以用构词法简单生成look up table,如将root word “run” 生成“runs,running,
runned,
runnly,然后查询词典,将其中invalid derived words 去掉。②对于汉语的话,就相当于把同义词转换为同一个词? 这样也不太好,应该是把类型”吃了吗”,“吃饭了吗”,“吃饭了没”转化为同一个词。
Affix算法: ①Suffix-stripping 算法: 根据单词的时态规则将是时态词转换为词根。 如将以ed,ing,ly结尾的词去掉其后缀,生成词根。动词的时态大部分有规则,一部分没规则,对于没规则的可以建一个lookup表。二者相结合。
当然还有其他Hybird算法和Multilingual 多语言算法。
参考资料:
http://en.wikipedia.org/wiki/Stemming (recommending)
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StopWords
当然你可以通过设置变量
private boolean m_useStoplist;
等于true(
filter.setUseStoplist(
true
);)
,采用Weka自带的默认停止词
weka.core.StopWords(英文)。
停止词rainbow列表:
http://www.cs.cmu.edu/~mccallum/bow/rainbow/可参考,也可以在程序里面查看StopWords的
public
Stopwords
()方法
。
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Tokenizer、stemming与 Stopwords的顺序:
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首先Tokenizer,根据单词分割符取出word。若默认的 WordTokenizer 采用" \r\n\t.,;:\'\"()?!" 等英文分割符。这一部会把"boy."等后面的‘.'句号或感叹号等都去掉。也可弥补IKAnalyzer中文分词不足。
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然后stemming,取出词根。
- 最后在轮到Stopwords。stopwords.is(word)做词根word在stopword的list中,则取出。应该不会对此单词进行map映射和在vector出现。filter.setStopwords(new File(stopwordfile)); 这样设置一下,就可以将stopwordfile中的word(一行一个)当成stopword啦。
- SparseInstance
Sparse ARFF files are very similar to ARFF files,but data with value 0 are not be explicitly represented
(but这句话的意思就是值为0的属性并不显示).
举个例子StringToWordVector生成下面这个实例集,其中index为0(第一个属性)为class属性(类别在第一列)。:
{1 1,2 2,3 3,4 1,5 1,6 1,7 1}
{0 class2,8 1,9 1,10 1,11 1,12 1}
{0 class3,7 1,13 1}
对于第1个实例(第一行)由于第一个类的名称不是class1,而是默认生产值0,即 0 class1 生成了0 0,所以不显示。下面的‘1 1’ 表示第2个字段的值为1; ‘2 2’ 表示第3个属性字段的值为3. 哈哈 明白了吗。
这里若一个属性的值是未知的missing。则应该表示为?。 如3 ?. Note that the omitted values in a sparse instance are 0,they are not "missing" values! If a value is unkNown,you must explicitly represent it with a question mark (?).
官方介绍:
http://weka.wikispaces.com/ARFF+%28book+version%29#Sparse ARFF files
引用参考文献:
- StringToWordVector会将所有的非转换的属性放在处理后的Instances的前面, 其中firstcopy 在函数中的意思是表明前面有多少个非处理的属性。如有3个不用处理的属性,firstcopy就是3.
其他参考资料:
若自己读代码有困难,可以参考:
http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320100164563922/
http://quweiprotoss.blog.163.com/blog/static/4088288320100165343974/
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