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一、说明

        我的NLP项目在维基百科条目上下载、处理和应用机器学习算法。相关上一篇文章中，展示了项目大纲，并建立了它的基础。首先，一个 Wikipedia 爬网程序对象，它按名称搜索文章，提取标题、类别、内容和相关页面，并将文章存储为纯文本文件。其次，一个语料库对象，它处理完整的文章集，允许方便地访问单个文件，并提供全局数据，如单个令牌的数量。

二、背景介绍

        在本文中，我将继续展示如何创建一个NLP项目，以从其机器学习领域对不同的维基百科文章进行分类。你将了解如何创建自定义 SciKit Learn 管道，该管道使用 NLTK 进行标记化、词干提取和矢量化，然后应用贝叶斯模型来应用分类。所有代码也可以在Jupyter Notebook中看到。

        本文的技术背景是 Python v3.11 和几个附加库，最重要的是 pandas v2.0.1、scikit-learn v1.2.2 和 nltk v3.8.1。所有示例也应该适用于较新的版本。

2.1 需求和使用的 Python 库

        请务必阅读并运行上一篇文章的要求，以便有一个 Jupyter 笔记本来运行所有代码示例。

        对于本文，需要以下库：这些步骤中的每一个都将成为管道对象的一部分，管道对象是读取、预处理、矢量化和聚类文本的顺序过程。我们将在此项目中使用以下 Python 库和对象：

pandas

• DataFrame用于存储文本、标记和矢量的对象

sk-learn

• Pipeline对象实现处理步骤链
• BaseEstimator并生成表示管道步骤的自定义类TransformerMixin

NLTK

• PlaintextCorpusReader 用于可遍历对象，可访问文档、提供标记化方法并计算有关所有文件的统计信息
• sent_tokenizer 和 word_tokenizer 用于生成令牌
• 减少标记的stopword列表

2.2 SciKit Learn Pipeline

        为了便于获得一致的结果和轻松定制，SciKit Learn 提供了 Pipeline 对象。该对象是一系列转换器、实现拟合fit和transform变换方法的对象以及实现拟合fit方法的最终估计器。执行管道对象意味着调用每个转换器来修改数据，然后将最终的估计器（机器学习算法）应用于此数据。管道对象公开其参数，以便可以更改超参数，甚至可以跳过整个管道步骤。

         我们将使用此概念来构建一个管道，该管道开始创建语料库对象，然后预处理文本，然后提供矢量化，最后提供聚类或分类算法。为了突出本文的范围，我将在下一篇文章中仅解释转换器步骤，并接近聚类和分类。

三、管道准备

        让我们从大局开始。最终的管道对象将按如下方式实现：

pipeline = Pipeline([('corpus', WikipediaCorpus()),('preprocess', TextPreprocessor()),('tokenizer', Tokenizer()),('encoder', OneHotEncoder())
])

        然后，此管道从一个空的 Pandas 数据帧对象开始，随后将数据添加到该对象，即我们实现如下所示的数据帧对象：

        对于上述每个步骤，我们将使用自定义类，该类从推荐的 ScitKit Learn 基类继承方法。

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenizeclass SciKitTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):def fit(self, X=None, y=None):return selfdef transform(self, X=None):return self

让我们开始实现。

3.1 管道步骤 1：创建语料库

        第一步是重用上一篇文章中解释的 Wikipedia 语料库对象，并将其包装在基类中，并提供两个 DataFrame 列 title 和 raw。在标题列中，我们存储除 .txt 扩展名之外的文件名。在原始列中，我们存储文件的完整内容。

        此转换使用列表推导式和 NLTK 语料库读取器的内置方法。

class WikipediaCorpus(PlaintextCorpusReader):def __init__(self, root_path):PlaintextCorpusReader.__init__(self, root_path, r'.*')class WikipediaCorpus(SciKitTransformer):def __init__(self, root_path=''):self.root_path = root_pathself.corpus = WikipediaReader(self.root_path)def transform(self, X=None):X = pd.DataFrame().from_dict({'title': [filename.replace('.txt', '') for filename in self.corpus.fileids()],'raw': [self.corpus.raw(doc) for doc in corpus.fileids()]})return X

3.2 管道步骤 2：文本预处理

        在 NLP 应用程序中，通常会检查原始文本中不需要的符号，或者可以删除的停用词，甚至应用词干提取和词形还原。

        对于维基百科的文章，我决定将文本分成句子和标记，而不是标记转换，最后将它们重新组合在一起。转换如下：

• 删除所有停用词
• 删除所有非ASCII字母，非数字标记
• 仅保留 .，以及用于序列分隔,;.
• 使用单个空格删除所有出现的多个空格

        这是 TextPreprocessor 的完整实现。 DataFrame 对象使用 Pandas apply 方法预处理的新列进行扩展。 

class TextPreprocessor(SciKitTransformer):def __init__(self, root_path=''):self.root_path = root_pathself.corpus = WikipediaReader(self.root_path)self.tokenizer = word_tokenizedef preprocess(self, text):preprocessed = ''for sent in sent_tokenize(text):if not len(sent) <= 3:text = ' '.join([word for word in word_tokenize(sent) if not word in stopwords.words("english")])text = re.sub('[^A-Za-z0-9,;\.]+', ' ', text)text = re.sub(r'\s+', ' ', text)# preserve text tokenstext = re.sub(r'\s\.', '.', text)text = re.sub(r'\s,', ',', text)text = re.sub(r'\s;', ';', text)# remove all non character, non number charspreprocessed += ' '+ text.strip()return preprocesseddef transform(self, X):X['preprocessed'] = X['raw'].apply(lambda text: self.preprocess(text))return X

3.3 管道步骤 3-标记化

        现在，使用与之前相同的 NLT word_tokenizer 对预处理后的文本进行再次标记化，但可以使用不同的标记化器实现进行交换。

        和以前一样，通过在预处理列上使用 apply 来扩展 DataFrame，添加一个新列 tokens。

class TextTokenizer(SciKitTransformer):def preprocess(self, text):return [token.lower() for token in word_tokenize(text)]def transform(self, X):X['tokens'] = X['preprocessed'].apply(lambda text: self.preprocess(text))return X

3.4 管道步骤 4：编码器

        对标记化文本进行编码是矢量化的先导。为了使本文保持重点，我将提供一种相当简单的编码方法，该方法计算所有文本的完整词汇表，并对特定文章中出现的所有单词进行独热编码。词汇表的基础是错误的：我使用精炼标记列表作为输入，但也可以使用NLTK-CorpusReader对象中的vocab方法。

class OneHotEncoder(SciKitTransformer):def encode(self, token_series, tokens):one_hot = {}for _, token_list in token_series.items():for token in token_list:one_hot[token] = 0for token in tokens:one_hot[token] = 1return one_hotdef transform(self, X):token_list = X['tokens']X['one-hot-encoding'] = X['tokens'].apply(lambda tokens: self.encode(token_list, tokens))return X

        这种编码非常昂贵，因为每次运行的完整词汇表都是从头开始构建的——这可以在未来的版本中改进。

四、完整的源代码

        以下是完整的示例：

import numpy as np
import pandas as pdfrom nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.base import TransformerMixin
from sklearn.pipeline import Pipeline
from  nltk.corpus.reader.plaintext import CategorizedPlaintextCorpusReader
from nltk.tokenize.stanford import StanfordTokenizerclass WikipediaPlaintextCorpus(PlaintextCorpusReader):def __init__(self, root_path):PlaintextCorpusReader.__init__(self, root_path, r'.*')class SciKitTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):def fit(self, X=None, y=None):return selfdef transform(self, X=None):return selfclass WikipediaCorpus(SciKitTransformer):def __init__(self, root_path=''):self.root_path = root_pathself.wiki_corpus = WikipediaPlaintextCorpus(self.root_path)def transform(self, X=None):X = pd.DataFrame().from_dict({'title': [filename.replace('.txt', '') for filename in self.wiki_corpus.fileids()],'raw': [self.wiki_corpus.raw(doc) for doc in corpus.fileids()]})return Xclass TextPreprocessor(SciKitTransformer):def __init__(self, root_path=''):self.root_path = root_pathself.corpus = WikipediaPlaintextCorpus(self.root_path)def preprocess(self, text):preprocessed = ''for sent in sent_tokenize(text):text = ' '.join([word for word in word_tokenize(sent) if not word in stopwords.words("english")])text = re.sub('[^A-Za-z0-9,;\.]+', ' ', text)text = re.sub(r'\s+', ' ', text)# preserve text tokenstext = re.sub(r'\s\.', '.', text)text = re.sub(r'\s,', ',', text)text = re.sub(r'\s;', ';', text)# remove all non character, non number charspreprocessed += ' '+ text.strip()return preprocesseddef transform(self, X):X['preprocessed'] = X['raw'].apply(lambda text: self.preprocess(text))return Xclass TextTokenizer(SciKitTransformer):def preprocess(self, text):return [token.lower() for token in word_tokenize(text)]def transform(self, X):X['tokens'] = X['preprocessed'].apply(lambda text: self.preprocess(text))return Xclass OneHotEncoder(SciKitTransformer):def encode(self, token_series, tokens):one_hot = {}for _, token_list in token_series.items():for token in token_list:one_hot[token] = 0for token in tokens:one_hot[token] = 1return one_hotdef transform(self, X):token_list = X['tokens']X['one-hot-encoding'] = X['tokens'].apply(lambda tokens: self.encode(token_list, tokens))return Xcorpus = WikipediaPlaintextCorpus('articles2')
pipeline = Pipeline([('corpus', WikipediaCorpus(root_path='./articles2')),('preprocess', TextPreprocessor(root_path='./articles2')),('tokenizer', TextTokenizer()),('encoder', OneHotEncoder())
])

管道对象在 Jupyter 笔记本中呈现如下：

五、结论       

        SciKit Learn Pipeline 对象提供了一种将多个转换和机器学习模型堆叠在一起的便捷方法。所有相关的超参数都可以公开并配置以获得可重复的结果。在本文中，您学习了如何通过四个步骤为 Wikipedia 文章创建文本处理管道：a) WikipediaCorpus 用于访问纯文本文件和全局统计信息（例如单词出现次数），b) TextPreprocessor 用于从文本中删除符号和停用词，c) TextTokenizer从预处理的文本创建标记，d) OneHotEncoder 提供简单的统计，总语料库词汇中的单词出现在特定文章中。下一篇文章将继续如何将标记和编码转换为数值向量表示。

参考资料：塞巴斯蒂安

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