算法-c#-朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用

阳光穿透心脏的1/2处 2024-02-18 18:43 51阅读 0赞

算法-c\#-朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用  
  
一、朴素贝叶斯分类：  
公式：  
P(C|X) = P(X|C)P(C)/P(X)  
其中：  
P(C|X)：后验概率  
P(X|C)：似然概率（条件概率）  
P(C)：先验概率  
P(X)：联合概率  
  
二、朴素贝叶斯文本分类  
文本分类就是求解：“待分类文本特征”，在训练样本中各分类下的“后验概率” 。  
  
三、朴素贝叶斯转换为文本分类的两个模型  
1.多项式模型（词频模型）  
在多项式模型中， 设某文档d=(t1,t2,…,tk)，tk是该文档中出现过的单词，允许重复，  
则：  
先验概率P(c)=“类c下单词总数”/“整个训练样本的单词总数”  
条件概率P(tk|c)=(类c下单词tk在各个文档中出现过的次数之和+1)/(类c下单词总数+|V|)  
V是训练样本的单词表（即抽取单词，单词出现多次，只算一个），  
|V|则表示训练样本包含多少个不重复单词。在这里，m=|V|, p=1/|V|。  
P(tk|c)可以看作是单词tk在证明d属于类c上提供了多大的证据，  
而P(c)则可以认为是类别c在整体上占多大比例(有多大可能性)。  
  
训练文本集  
yes:\[Chinese,Beijing,Chinese\]  
yes:\[Chinese,Chinese,Shanghai\]  
yes:\[Chinese,Macao\]  
no:\[Tokyo,Japan,Chinese\]  
  
给定一个新样本Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan，对其进行分类。  
该文本用属性向量表示为d=(Chinese, Chinese, Chinese, Tokyo, Japan)，  
类别集合为Y=\{yes, no\}。  
  
类yes下总共有8个单词，类no下总共有3个单词，训练样本单词总数为11，  
因此P(yes)=8/11, P(no)=3/11。  
  
类"条件概率"计算如下：  
P(Chinese | yes)=(5+1)/(8+6)=6/14=3/7 //类yes下单词Chinese在各个文档中出现过的次数之和+1/类yes下单词的总数(8)+总训练样本的不重复单词(6)  
P(Japan | yes)=P(Tokyo | yes)= (0+1)/(8+6)=1/14  
P(Chinese|no)=(1+1)/(3+6)=2/9  
P(Japan|no)=P(Tokyo| no) =(1+1)/(3+6)=2/9  
  
分母中的8，是指yes类别下textc的长度，也即训练样本的单词总数，  
6是指训练样本有Chinese,Beijing,Shanghai, Macao, Tokyo, Japan 共6个单词，  
3是指no类下共有3个单词。  
  
有了以上类条件概率，开始计算后验概率，  
P(yes | d)=(3/7)^3×(1/14)×(1/14)×(8/11)=分子乘积/分母乘积=108/184877≈0.00029209 //Chinese Chinese Chinese Tokyo Japan  
P(no | d)= (2/9)^3×(2/9)×(2/9)×(3/11)=分子乘积/分母乘积=32/216513≈0.00014780  
  
比较大小后，因此，这个文档属于类别china。  
  
2.伯努利模型（文档模型）  
P(c)= 类c下文件总数/整个训练样本的文件总数  
P(tk|c)=(类c下包含单词tk的文件数+1)/(类c的文档总数+2)  
在这里，m=2, p=1/2。  
  
还是使用前面例子中的数据。  
类yes下总共有3个文件，类no下有1个文件，训练样本文件总数4；  
  
因此：  
P(yes)=3/4  
P(Chinese | yes)=(3+1)/(3+2)=4/5  
P(Japan | yes)=P(Tokyo | yes)=(0+1)/(3+2)=1/5  
P(Beijing | yes)= P(Macao|yes)= P(Shanghai |yes)=(1+1)/(3+2)=2/5  
P(Chinese|no)=(1+1)/(1+2)=2/3  
P(Japan|no)=P(Tokyo| no) =(1+1)/(1+2)=2/3  
P(Beijing| no)= P(Macao| no)= P(Shanghai | no)=(0+1)/(1+2)=1/3  
  
有了以上类条件概率，开始计算后验概率，  
P(yes | d)=P(yes)×P(Chinese|yes) ×P(Japan|yes) ×P(Tokyo|yes)×(1-P(Beijing|yes)) ×(1-P(Shanghai|yes))×(1-P(Macao|yes))  
=3/4×4/5×1/5×1/5×(1-2/5) ×(1-2/5)×(1-2/5)=81/15625≈0.005  
P(no | d)= 1/4×2/3×2/3×2/3×(1-1/3)×(1-1/3)×(1-1/3)=16/729≈0.022  
因此，这个文档不属于类别china。  
  
3.两个模型的区别  
二者的计算粒度不一样，多项式模型以单词为粒度，伯努利模型以文件为粒度，因此二者的先验概率和类条件概率的计算方法都不同。  
计算后验概率时，对于一个文档d，多项式模型中，只有在d中出现过的单词，才会参与后验概率计算，伯努利模型中，没有在d中出现，  
但是在全局单词表中出现的单词，也会参与计算，不过是作为“反方”参与的。

四、测试代码（朴素贝叶斯算法+调用）

using System;
    using System.Collections;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Runtime.InteropServices;
    using System.Text;
    using System.Text.RegularExpressions;
    using System.Threading.Tasks;
    using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;
    using Grass.Extend;
    using Quartz.Util;
    
    namespace DiscoverTest.Arithmetic
    {
        [TestClass]
        public class NbTest
        {
            [TestMethod]
            public void NbType()
            {
                //列别集
                var types = new Dictionary<string, string>
                {
                    {"yes","好天气"},
                    {"no","坏天气"},
                };
                var trainSet = new List<NaiveBayes.TrainItem>
                {
                    new NaiveBayes.TrainItem("yes","晴朗,适中,舒适,微风,阴天"),
                    new NaiveBayes.TrainItem("no","潮湿,低温,高温,强风,雨天"),
                };
                Console.WriteLine(new string('~',60));
                var content = "晴朗,高温,潮湿,微风";
                var nb = new NaiveBayes(types, trainSet);
                Console.WriteLine("分词：{0}", nb.GetTermSegment(content).ToJsonSerialize());
    
                var type = nb.GetClassify(content);
                Console.WriteLine("结果={0}，{2} ；待分类特征={1}；", type, content, types[type]);
    
                Console.WriteLine(new string('~', 60));
                content = "雨天,低温,舒适,强风";
                nb = new NaiveBayes(types, trainSet);
                type = nb.GetClassify(content);
                Console.WriteLine("结果={0}，{2} ；待分类特征={1}；", type, content, types[type]);
    
                Console.WriteLine(new string('~', 60));
                content = "雨天,低温,潮湿,强风";
                nb = new NaiveBayes(types, trainSet);
                type = nb.GetClassify(content);
                Console.WriteLine("结果={0}，{2} ；待分类特征={1}；", type, content, types[type]);
    
                Console.WriteLine(new string('~', 60));
                content = "阴天,高温,舒适,微风";
                nb = new NaiveBayes(types, trainSet);
                type = nb.GetClassify(content);
                Console.WriteLine("结果={0}，{2} ；待分类特征={1}；", type, content, types[type]);
            }
        }
    
        /// <summary>
        /// 朴素贝叶斯分类
        /// </summary>
        public class NaiveBayes
        {
            /// <summary>
            /// 
            /// </summary>
            /// <param name="types">类别字典</param>
            /// <param name="trainSet">训练文本集</param>
            public NaiveBayes(Dictionary<string, string> types
                , List<TrainItem> trainSet)
            {
                _typesScore =  new Dictionary<string, double >();
                _types = types;
                //训练集初始化
                Trains = new TrainSetInfo();
                trainSet.ForEach(x => Trains.Add(x));
            }
            #region 变量
            string _content { set; get; }
            List<string> KeyWordList = new List<string>();
            Dictionary<string, string> _types { set; get; }
            /// <summary>
            /// 训练集
            /// </summary>
            public TrainSetInfo Trains { set; get; }
            /// <summary>
            /// 类目得分
            /// </summary>
            Dictionary<string, double > _typesScore { set; get; }
    
            /// <summary>
            /// 待分类文本关键词（可重复,重复词有助于分类）
            /// </summary>
            private List<string> _tempTermList = new List<string>();
            #endregion 
    
            #region 方法
            /// <summary>
            /// 分词
            /// </summary>
            /// <param name="content"></param>
            /// <returns></returns>
            public List<string> GetTermSegment(string content)
            {
                var lst = new List<string>();
                Regex reg;
                MatchCollection ms;
                //遍历样本集关键词字典，对待分类文本进行分词
                foreach (string term in this.Trains.TrainTermSet)
                {
                    reg = new Regex(term);
                    if (!reg.IsMatch(content))
                        continue;
                    ms= reg.Matches(content);
                    for (int i = 0; i < ms.Count; i++)
                    {
                        lst.Add(ms[i].Value);
                    }
                }
                lst.Sort();
                return lst;
            }
    
            /// <summary>
            /// 获取最终分类结果
            /// </summary>
            /// <returns></returns>
            public string GetClassify(string content)
            {
                _tempTermList = GetTermSegment(content);//分词
                /*
                 * P(C|X)=P(X|C)P(C)/P(X)；后验概率=似然概率(条件概率)*先验概率/联合概率
                 * 
                 * 其中，P(X)联合概率，为常量，所以只需要计算 P(X|C)P(C)
                 * 
                 * 公式：P(X|C)P(C)
                 * 其中：
                 * P(X|C)=P(x1|c1)P(x2|c1)...P(xn|c1)
                 * P(x1|c1)="x1关键字在c1文档中出现过的次数之和+1"/"类c1下单词的总数(单词可重复)+总训练样本的不重复单词数"
                 * P(c1)=类c1下总共有单词个数（可重复）/训练样本单词总数(可重复)，
                 */
                double  likelihood = 0f;//似然概率
                double  prior = 0f;//先验概率
                double  probability = 0f; //后验概率
                //1 计算每个列别的概率值
                foreach (var type in _types.Keys)
                {
                    //计算似然概率  P(X|c1)=P(x1|c1)P(x2|c1)...P(xn|c1)
                    likelihood = GetLikelihood(type);
                    //计算先验概率 P(c1)
                    prior = GetPrior(type);
                    //计算最中值：P(X|C)P(C)
                    probability = likelihood*prior;
                    //保存类的最终概率值
                    NoteTypeScore(type, probability);
                }
                //2 获取最大概率的类型code
                string typeCode = GetMaxSoreType();
                if (string.Equals(typeCode, string.Empty))
                    return "-1";
    
                return typeCode;
            }
    
            private string GetMaxSoreType()
            {
                //对字典中的值进行排序
                Dictionary<string, double > soretDic = _typesScore
                    .OrderByDescending(x => x.Value)
                    .ToDictionary(x => x.Key, x => x.Value);
                Console.WriteLine("排序后：{0}",soretDic.ToJsonSerialize());
                //返回第一个分数最高的类型code
                return soretDic.First().Key;
    
            }
            /// <summary>
            /// 记录类型得分
            /// </summary>
            /// <param name="type"></param>
            /// <param name="sore"></param>
            private void NoteTypeScore(string type, double  sore)
            {
                //if (_typesScore.ContainsKey(type))
                //{
                //    _typesScore.Add(type,sore);
                //    return;
                //}
                _typesScore[type] = sore;
            }
            /// <summary>
            /// 计算先验概率
            /// </summary>
            /// <param name="type"></param>
            /// <returns></returns>
            private double GetPrior(string type)
            {
                /*
                 * 先验概率P(c)=“类c下的单词总数”/“整个训练样本的单词总数”
                 */
    
                int typeCount = Trains.GetTrainTermCount(type);
                int allCount = Trains.GetTrainTermCount();
    
                double result = typeCount*1.0 / allCount;
                return result;
            }
    
            /// <summary>
            /// 计算似然概率 
            /// </summary>
            /// <param name="type"></param>
            /// <returns></returns>
            private double  GetLikelihood(string type)
            {
                /*
                 * P(X|c1)=P(x1|c1)P(x2|c1)...P(xn|c1)
                 * P(x1|c1)="x1关键字在c1文档中出现过的次数之和+1"/"类c1下单词的总数(单词可重复)+总训练样本的不重复单词数"
                 * 注：引入Laplace校准，它的思想非常简单，就是对没类别下所有划分的计数加1，解决 P(x1|c1)=0 的情况
                 */
                int typeTermCount = Trains.GetTrainTermCount(type);
                int allTermCount = Trains.TrainTermSet.Count;
                int sum = typeTermCount + allTermCount;
    
                double result = 1.0;
                int count = 0;
                //遍历待分类文本的关键字集合
                _tempTermList.ForEach(x =>
                {
                    //计算 P(x1|c1)
                    count = Trains.GetTrainTermCount(type, x)+1;
                    result *= (count * 1.0 / sum);
                });
                return result;
            }
    
            #endregion
    
            #region 结构
            /// <summary>
            /// 训练集
            /// </summary>
            public class TrainSetInfo
            {
                public TrainSetInfo()
                {
                    TrainTypeGroup = new Dictionary<string, List<TrainItem>>();
                    TrainTermSet=new SortedSet<string>();
                }
    
                #region 变量
                / <summary>
                / 训练集总记录数
                / </summary>
                //public int Size { private set; get; }
                /// <summary>
                /// 训练集（合并所有类型的关键字，关键字可重复）
                /// </summary>
                public Dictionary<string, List<TrainItem>> TrainTypeGroup { set; get; }
                / <summary>
                / 训练集数量
                / </summary>
                //public Dictionary<string, int> TrainSize { set; get; }
                /// <summary>
                /// 关键词集（不重复）
                /// </summary>
                public SortedSet<string> TrainTermSet { set; get; } 
                #endregion 
                /// <summary>
                /// 获取训练集总的关键字数量
                /// </summary>
                /// <param name="type">type为空将获取所有类型训练街</param>
                /// <returns></returns>
                public int GetTrainTermCount(string type="")
                {
                    if (!string.IsNullOrEmpty(type))
                        return TrainTypeGroup[type].Count;
                    
                    int count = 0;
                    TrainTypeGroup.All(x =>
                    {
                        count+=x.Value.Count;
                        return true;
                    });
                    return count;
                    
                }
                /// <summary>
                /// 获取训练集总的关键字数量
                /// </summary>
                /// <param name="type">类型</param>
                /// <param name="term">在 type 下寻找的关键字</param>
                /// <returns></returns>
                public int GetTrainTermCount(string type,string term)
                {
                    int count = 0;
                    TrainTypeGroup[type].All(x =>
                    {
                        //在可重复集合中寻找
                        count += x.TermList.FindAll(o => o.Equals(term)).Count;
                        return true;
                    });
                    return count;
    
                }
                /// <summary>
                /// 添加训练集文本
                /// </summary>
                public void Add(TrainItem item)
                {
                    //关键字
                    foreach (var term in item.TermSet)
                    {
                        TrainTermSet.Add(term);//训练集所有关键词
                    }
                    //训练集分组
                    string type = item.Type;
                    if (TrainTypeGroup.ContainsKey(type))
                        TrainTypeGroup[type].Add(item);
                    else
                        TrainTypeGroup.Add(type, new List<TrainItem> { item });
                }
            }
            /// <summary>
            /// 训练项
            /// </summary>
            public class TrainItem
            {
                /// <summary>
                /// 
                /// </summary>
                /// <param name="type">类别</param>
                /// <param name="words">关键词序列（逗号分隔)</param>
                public TrainItem(string type, string words)
                {
                    this.Type = type;
                    this.TermSet = new SortedSet<string>();
                    this.TermList = new List<string>();
                    words.Split(',').All(x =>
                    {
                        this.TermSet.Add(x);
                        this.TermList.Add(x);
                        return true;
                    });
                    this.TermList.Sort();
                }
                /// <summary>
                /// 类型码
                /// </summary>
                public string Type { set; get; }
                /// <summary>
                /// 关键字（不重复）
                /// </summary>
                public SortedSet<string> TermSet { set; get; }
                /// <summary>
                /// 关键字（原始）
                /// </summary>
                public List<string> TermList { set; get; } 
            }
            #endregion
    
        }
    }