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话题检测、话题跟踪实验

来源：花匠小妙招时间：2024-12-02 23:12

实验1: 话题检测

题目: 基于tc-corpus-answer数据集的话题检测

要求:

数据预处理: 对数据集中的文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等。特征提取: 探索并实现至少两种特征提取方法，如TF-IDF和Word2Vec。模型训练与比较: 使用至少三种不同的分类模型（如朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机）进行话题分类，并比较它们的性能。模型优化: 对选定的模型进行参数调优，以提高分类准确率。 1. 数据预处理

涉及分词、去停用词、词干提取等NLP预处理步骤。

import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 加载数据
df = pd.read_csv('tc-corpus-answer.csv')

# 假设df有两列：'text'和'label'
stemmer = SnowballStemmer('english')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def preprocess(text):
tokens = word_tokenize(text)
stemmed = [stemmer.stem(word) for word in tokens if word not in stop_words and word.isalpha()]
return ' '.join(stemmed)

df['text'] = df['text'].apply(preprocess)

2. 特征提取

探索不同的特征提取方法，例如TF-IDF、Word2Vec。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=3000)
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)

3. 模型训练与比较

使用不同的机器学习模型进行训练，并进行比较。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 训练朴素贝叶斯模型
nb_model = MultinomialNB()
nb_model.fit(X_train_tfidf, y_train)
y_pred_nb = nb_model.predict(X_test_tfidf)

print(classification_report(y_test, y_pred_nb))

# 训练随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train_tfidf, y_train)
y_pred_rf = rf_model.predict(X_test_tfidf)

print(classification_report(y_test, y_pred_rf))

4. 模型优化

利用网格搜索等方法对模型参数进行优化。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

parameters = {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [None, 10, 20, 30]}
clf = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), parameters, cv=5)
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)

print("Best Parameters:", clf.best_params_)

实验2: 高级话题追踪

题目: 实现基于tc-corpus-answer数据集的话题追踪

要求:

关键词提取: 使用TextRank或其他关键词提取算法从每篇文档中提取关键词。话题聚类: 基于提取的关键词，对文档进行聚类，以识别并追踪相同或相关话题的文档。话题趋势分析: 分析各话题随时间的发展趋势，识别话题的增长、衰退或变化模式。话题演变探索: 探索并实现方法来分析和展示话题随时间的演变过程。 1. 关键词提取

使用TextRank算法从文本中提取关键词作为话题标识。

import gensim
from gensim.summarization import keywords

def extract_keywords(text):
return keywords(text, words=5, lemmatize=True).split('n')

df['keywords'] = df['text'].apply(extract_keywords)

2. 话题追踪与分析

对提取的关键词进行追踪，分析其在时间序列上的变化。

# 假设df中包含一个日期字段'date'
# 这里使用简单的计数来追踪关键词出现的频率变化

keywords_series = df.explode('keywords')
keywords_trend = keywords_series.groupby(['date', 'keywords']).size().unstack(fill_value=0)

# 可以使用时间序列分析方法进一步分析keywords_trend

3. 演变趋势分析

基于关键词的时间序列分析其演变趋势。

# 示例：使用简单的滑动平均来观察关键词的趋势
keywords_trend_smoothed = keywords_trend.rolling(window=7).mean()