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“达观杯”文本智能处理挑战赛

September 18, 2018 • Read: 317 • 数据挖掘与机器学习

1.比赛地址及数据来源

"达观杯"文本智能挑战赛

2.代码及解析

"""
@简介:tfidf特征/ SVM模型
@成绩: 0.77
"""
#导入所需要的软件包
import pandas as pd
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

print("开始...............")

#====================================================================================================================
# @代码功能简介:从硬盘上读取已下载好的数据,并进行简单处理
# @知识点定位:数据预处理
#====================================================================================================================
df_train = pd.read_csv('./data/train_set.csv')  # 数据读取
df_test = pd.read_csv('./data/test_set.csv')

# 观察数据,原始数据包含id、article(原文)列、word_seg(分词列)、class(类别标签)
df_train.drop(columns=['article', 'id'], inplace=True) # drop删除列
df_test.drop(columns=['article'], inplace=True)

#==========================================================
# @代码功能简介:将数据集中的字符文本转换成数字向量,以便计算机能够进行处理(一段文字 ---> 一个向量)
# @知识点定位:特征工程
#==========================================================
vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3, max_df=0.9)
'''
    ngram_range=(1, 2) : 词组长度为1和2
    min_df : 忽略出现频率小于3的词
    max_df : 忽略在百分之九十以上的文本中出现过的词
'''
vectorizer.fit(df_train['word_seg'])  # 构造tfidf矩阵
x_train = vectorizer.transform(df_train['word_seg'])  # 构造训练集的tfidf矩阵
x_test = vectorizer.transform(df_test['word_seg'])  # 构造测试的tfidf矩阵

y_train = df_train['class']-1 #训练集的类别标签(减1方便计算)

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# @代码功能简介:训练一个分类器
# @知识点定位:传统监督学习算法之线性逻辑回归模型
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classifier = LinearSVC()  # 实例化逻辑回归模型
classifier.fit(x_train, y_train)  # 模型训练,传入训练集及其标签

#根据上面训练好的分类器对测试集的每个样本进行预测
y_test = classifier.predict(x_test)

#将测试集的预测结果保存至本地
df_test['class'] = y_test.tolist()
df_test['class'] = df_test['class'] + 1
df_result = df_test.loc[:, ['id', 'class']]
df_result.to_csv('./results/beginner.csv', index=False)

print("完成...............")

3.问题及解决方案

由于提供的数据集较大,一般运行时间再10到15分钟之间,基础电脑配置在4核8G的样子(越消耗内存在6.2G),因此,一般可能会遇到内存溢出的错误

可限制每次读取的数据量,具体解决办法如下:

4.提交结果集

将生成的result.csv进行提交,产生得分

最后编辑于: October 7, 2018
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