Classificação de textos - Dev in Sampa - 28nov2009

Tópicos de machine learning Classiﬁcação de textos @josevalim http://blog.plataformatec.com.br

Quem sou eu?

Mestrado na Itália com tese em classificação de textos

Desenvolvedor Ruby a mais de 3 anos, contribuidor ativo do Rails Core

Motivação

Nas últimas décadas, a robótica desbravou a visão computacional. O que vêm em seguida?

Em 2006, o Google indexou mais de 25 bilhões de documentos

95% de todos os e-mails enviados são spams

O que é classificação de texto?

É a assinalação de forma automática de um documento a um pré-definido grupo de classes baseada em seu conteúdo

Conteúdo • Pré-processamento • Classificadores • Medidas

Conteúdo • Pré-processamento - Remoção de stop words - Representação - Stemming - Pesagem • Classificadores • Medidas

Remoção de stop words

Stop words são palavras em um texto desprovidas de semântica

Assunto: Especificações do protocolo http Eu preciso das especificações, ou pelo menos, uma interpretação verbosa das especificações do protocolo http. Artigos técnicos ou referência a livros também seriam de grande ajuda.

Assunto: Especificações do protocolo http especificações protocolo http Eu preciso das especificações, preciso especificações pelo ou pelo menos, uma menos interpretação verbosa interpretação verbosa das especificações protocolo http especificações do protocolo artigos técnicos referência http. Artigos técnicos ou livros também seriam grande referência a livros também ajuda seriam de grande ajuda.

Representação

A representação mais comum é em saco de palavras (bag of words)

especificações protocolo http preciso especificações pelo menos interpretação verbosa especificações protocolo http artigos técnicos referência livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo menos interpretação verbosa especificações protocolo http artigos técnicos referência livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo especificações 3 menos interpretação verbosa especificações protocolo http artigos técnicos referência livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo especificações 3 menos interpretação verbosa protocolo 2 especificações protocolo http artigos técnicos referência livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo especificações 3 menos interpretação verbosa protocolo 2 especificações protocolo http interpretação 1 artigos técnicos referência livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo especificações 3 menos interpretação verbosa protocolo 2 especificações protocolo http interpretação 1 artigos técnicos referência artigos 1 livros também seriam grande ajuda

especificações protocolo http Palavra Peso preciso especificações pelo especificações 3 menos interpretação verbosa protocolo 2 especificações protocolo http interpretação 1 artigos técnicos referência artigos 1 livros também seriam grande ajuda ajuda 1

Stemming

Stemming mapeia cada termo de um documento para sua raiz (morfológica)

andei, andou, andamos

andei, andou, andamos => andar

Pesagem

Pesagem por frequência

Palavra Peso especiﬁcações 3 protocolo 2 interpretação 1 artigos 1 ajuda 1

Pesagem por TF-IDF

Pesagem por TF-IDF Term frequency

Pesagem por TF-IDF Term frequency Palavra Peso especiﬁcações 3 protocolo 2 interpretação 1 artigos 1 ajuda 1

Pesagem por TF-IDF Term frequency * Palavra Peso especiﬁcações 3 protocolo 2 interpretação 1 artigos 1 ajuda 1

Pesagem por TF-IDF Inverse document Term frequency * frequency Palavra Peso especiﬁcações 3 protocolo 2 interpretação 1 artigos 1 ajuda 1

Pesagem por TF-IDF Inverse document Term frequency * frequency Palavra Peso especiﬁcações 3 protocolo 2 idf(tk) = log |N / df(tk)| interpretação 1 artigos 1 ajuda 1

Conteúdo • Pré-processamento - Remoção de stop words - Representação - Stemming - Pesagem • Classificadores • Medidas

Conteúdo • Pré-processamento • Classificadores - Naive bayes - k nearest neighbors - Rocchio classifier - Support vector machines • Medidas

Naive Bayes

Modelo matématico simples

Baseado no Teorema de Bayes

P(ci|dj)

P(ci|dj) =

P(ci|dj) = P(ci)

P(ci|dj) = P(ci) *

P(ci|dj) = P(ci) * P(dj|ci)

P(ci|dj) = P(ci) * P(dj|ci) / P(dj)

Exemplo: duas classes, cinco documentos de exemplo

Document Class Ruby is a dynamic language Language Ruby has color between pink and red Gemstone Gems is a ruby packaging system Language Ruby is one of the four precious gems Gemstone The Ruby language was born in Japan Language

Term Language Gemstone ruby 3 2 gems 1 1 dynamic 1 0 language 2 0 color 0 1 pink 0 1 red 0 1 package 1 0 precious 0 1 japan 1 0

(valor inicial + ocorrencias de wk em ci) P(wk|ci) = (peso do valor inicial + numero de documentos em ci)

(0.5 + ocorrencias de wk em ci) P(wk|ci) = (1 + numero de documentos em ci)

Term Language Gemstone ruby (0.5+3) / (1+3) (0.5+2) / (1+2) gems (0.5+1) / (1+3) (0.5+1) / (1+2) dynamic (0.5+1) / (1+3) (0.5+0) / (1+2) language (0.5+2) / (1+3) (0.5+0) / (1+2) color (0.5+0) / (1+3) (0.5+1) / (1+2) pink (0.5+0) / (1+3) (0.5+1) / (1+2) red (0.5+0) / (1+3) (0.5+1) / (1+2) package (0.5+1) / (1+3) (0.5+0) / (1+2) precious (0.5+0) / (1+3) (0.5+1) / (1+2) japan (0.5+1) / (1+3) (0.5+0) / (1+2)

Term Language Gemstone ruby 0.88 0.83 gems 0.38 0.5 dynamic 0.38 0.17 language 0.62 0.17 color 0.12 0.5 pink 0.12 0.5 red 0.12 0.5 package 0.38 0.17 precious 0.12 0.5 japan 0.38 0.17

A qual classe pertence o documento: “My ruby gems arrived in a pink package”

P(language|d) = P(ci) * P(d|ci) / P(d)

P(language|d) = P(ci) * P(d|ci) / P(d) documentos em language / total documentos = 0.6

P(gemstone|d) = P(ci) * P(d|ci) / P(d)

P(gemstone|d) = P(ci) * P(d|ci) / P(d) documentos em gemstone / total documentos = 0.4

P(language|d) = 0.6 * 0.88 * 0.38 * 0.12 * 0.38 / P(d)

P(language|d) = 0.6 * 0.88 * 0.38 * 0.12 * 0.38 / P(d) P(gemstone|d) = 0.4 * 0.83 * 0.5 * 0.5 * 0.17 / P(d)

P(language|d) = 0.6 * 0.88 * 0.38 * 0.12 * 0.38 / P(d) P(gemstone|d) = 0.4 * 0.83 * 0.5 * 0.5 * 0.17 / P(d) P(language|d) = 0.009149 / P(d)

P(language|d) = 0.6 * 0.88 * 0.38 * 0.12 * 0.38 / P(d) P(gemstone|d) = 0.4 * 0.83 * 0.5 * 0.5 * 0.17 / P(d) P(language|d) = 0.009149 / P(d) P(gemstone|d) =0.014110 / P(d)

Considera que as palavras em um documento são independentes

Simples e rápido

k-nearest neighbor (k-nn)

Representa documentos no espaço como um vetor em função dos seus pesos

Um documento é classificado ao analizar os k documentos mais próximos a ele

Document Class Ruby is a dynamic language Language Ruby has color between pink and red Gemstone Gems is a ruby packaging system Language Ruby is one of the four precious gems Gemstone The Ruby language was born in Japan Language

<ruby, language, dynamic, gems, color, pink, red, package, precious, japan> <1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0> <1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1>

A qual classe pertence o documento: “My ruby gems arrived in a pink package”

<ruby, language, dynamic, gems, color, pink, red, package, precious, japan> <1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0> <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0> <1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1> <1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0>

Documents Distance Class <1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0> 5 Language <1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0> 4 Gemstone <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0> 1 Language <1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0> 3 Gemstone <1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1> 5 Language <1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0>

5 4 3 2 1 ? language gemstone

Para k = 1

Documento pertence a language

Para k = 3

Documento pertence a gemstone

Porém, k-nn sempre precisa de todos os dados de treino

Classificador pesado e lento

Rocchio classifier

Similar ao k-nn, porém representa os documentos como uma média

Para classificar um documento, calculamos a sua distância às médias

3.5 5 4 3 2 1 ? 3.66 language gemstone

Documento pertence a gemstone

Rocchio é leve e rápido, porém possui um problema óbvio...

Support Vector Machines (SVM)

Teoria matemática complexa

Também representa os documentos no espaço

Acha um hiperplano que divide o espaço dos documentos em dois

5 4 3 2 1 language gemstone

language gemstone

Calcular este hiperplano, geralmente exige muito processamento

Porém classificar um documento é rápido, basta determinar qual lado do hiperplano ele está

language gemstone

? language gemstone

Conteúdo • Pré-processamento • Classificadores - Naive bayes - k nearest neighbors - Rocchio classifier - Support vector machines • Medidas

Medidas

Analisar um classificador por sua acurácia é errado

Classe real p n Verdadeiro Falso p Classe Positivo Positivo predita Falso Verdadeiro n Negativo Negativo

Acurácia = (VP + VN) / (VP + VN + FP + FN)

A acurácia esconde potenciais falso positivos ou falso negativos

Use precisão e revocação

Precisão = VP / (VP + FP)

Revocação = VP / (VP + FN)

Alta precisão significa poucos falso positivos, alta revocação equivale a poucos falso negativos

Alguns resultados...

Dataset da Reuters - RCV1-v2

Precisão Revocação 100% 94.5 93.4 92.2 92.3 87.5% 89.9 85.5 80.3 75% 75.7 62.5% 50% Naive Bayes k-NN Rocchio SVM

No geral, SVM possui os melhores resultados

Naive Bayes possui altíssima precisão, excelente para filtros anti-spam

Conteúdo • Pré-processamento • Classificadores • Medidas

?! @josevalim http://blog.plataformatec.com.br

http://blog.plataformatec.com.br	253
http://feeds.feedburner.com	28
http://www.slideshare.net	9
http://localhost:3000	2
http://www.agaelebe.com.br	1
http://mi.o2.ie	1
http://dev.busk.com	1

Classificação de textos - Dev in Sampa - 28nov2009

by Plataformatec on Nov 29, 2009

Accessibility

Categories

Tags

Upload Details

Usage Rights

7 Embeds 295

Statistics

Classificação de textos - Dev in Sampa - 28nov2009 — Presentation Transcript