1. 2 8 M A A R T 2 0 1 8 , V O G I N - I P L E Z I N G
AUTOMATISCHE CLASSIFICATIE
VAN TEKSTEN
SUZAN VERBERNE

2. WIE BEN IK
 1998-2002: bachelor & master Taal- en Spraaktechnologie
 2005-2009: Promotie op het onderwerp van vraag-antwoordsystemen
 2009-2017: Onderzoeker en docent op het gebied van Text Mining en
Information Retrieval, Radboud Universiteit
 Nu: Universitair Docent bij het Leiden Institute for Advanced Computer
Science (LIACS), betrokken bij het Data Science Onderzoeksprogramma
 Onderzoek: projecten over text mining en information retrieval in allerlei
toepassingsgebieden
 Onderwijs: Data Science & Text Mining
Suzan Verberne

3. BIBLIOTHEKEN EN INFORMATION RETRIEVAL
 Kleine zijsprong:
 De bibliotheekwetenschappen (‘library and information sciences’)
stonden aan de basis van het vakgebied Information Retrieval
 Doel: de bibliothecaris ondersteunen met technologie
Suzan Verberne

4. TEXT MINING
 Text mining: informatie ontsluiten die in teksten is opgeslagen
 Classificatie van teksten (documenten of delen ervan) is vaak een eerste
stap die die vindbaarheid vergroot
 Daarna: informatie-extractie (belangrijke termen, relaties, events)
 En meestal ook: ontsluiting van informatie via een gebruikers-interface.
Suzan Verberne

5. AUTOMATISCHE CLASSIFICATIE VAN TEKSTEN
 Automatische classificatie van (web)teksten vindt continu plaats
 meest beroemde toepassing: spamdetectie
 classificatie helpt het zoekproces (internet/archieven)
 Inhoud van deze lezing:
 Wat is tekstclassificatie
 Wat is nodig voor tekstclassificatie: van taakdefinitie tot evaluatie
Suzan Verberne

6. Suzan Verberne
WAT IS TEKSTCLASSIFICATIE?

7. SPAM OF GEEN SPAM?
Suzan Verberne

8. SPAM OF GEEN SPAM?
Suzan Verberne

9. SPAM OF GEEN SPAM?
Suzan Verberne

10. TEKSTCLASSIFICATIE
 Op basis van welke kenmerken heb je je beslissing genomen?
 Classificatieprobleem: kiezen tussen twee of meer categorieën
(classes)
 De kenmerken die je gebruikt om je beslissing te maken zijn features
 Voor tekstclassificatie worden meestal de woorden uit het
document gebruikt als features
Suzan Verberne

11. VOORBEELDEN VAN TEKSTCLASSIFICATIE
Suzan Verberne

12. SPAMDETECTIE
Suzan Verberne

13. TAALHERKENNING
Suzan Verberne

14. HET INDELEN VAN NIEUWS IN SECTIES
Suzan Verberne

15. HET INDELEN VAN BOEKEN IN GENRES
Suzan Verberne

16. HET TOEKENNEN VAN TREFWOORDEN AAN
ARCHIEFSTUKKEN
= Metadata
Suzan Verberne

17. Suzan Verberne
WAT IS NODIG VOOR
TEKSTCLASSIFICATIE

18. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

19. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

20. DEFINIEER JE TAAK
 Wat is de teksteenheid die je wilt classificeren?
 Hele boeken/tijdschriften? (nieuwe materialen in een bibliotheek)
 Hele documenten? (denk aan een e-mailarchief: classificatie per bericht)
 Een document kan kort zijn! Een forumbericht of tweet bijvoorbeeld
 Secties? (denk aan notulen)
 Zinnen? (denk aan taalherkenning of sentimentclassificatie)
 Wat zijn de categorieën?
 Zijn de categorieën vooraf gegeven?
Suzan Verberne

21. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

22. VOORBEELDDATA
Voorbeelddata (trainingsdata):
 Een set van teksten met categorieën/labels
 Dit kunnen bestaande metadata zijn (door mensen gemaakt)
 Of nieuwe labels kunnen worden toegekend speciaal om de classifier te
trainer
 Om een classificatiemodel mee te trainen
Suzan Verberne

23. Build classifier
Classifier
Voorbeeld-
documenten
Representeren
als feature
vectors
Een
classificatie-
model leren
Toepassen op
een nieuw
document
Suzan Verberne

24. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

25. FEATURE-EXTRACTIE
Voorbeeld-
documenten
Representeren
als feature
vectors
Suzan Verberne

26. WOORDEN ZIJN FEATURES
 Keuzes in het maken van de features:
 Wel of niet functiewoorden weggooien
 Hoeveel features gebruiken (grootte van vocabulaire van de classifier)
 Wel of niet lemmatiseren (interests  interest)
 …
Doc id Content Class
1 request urgent interest urgent Spam
2 assistance low interest deposit Spam
3 symposium defense june No spam
4 notas symposium deadline june No spam
5 registration assistance symposium deadline ?
Suzan Verberne

27. CLASSIFICATIE-METHODEN
 Veel gebruikte machine-learning methoden:
 Bereken de kans op het voorkomen van elke term gegeven elke categorie op
basis van de voorkomens in de trainingsdata (Naïve Bayes)
 Leer regels, bijvoorbeeld “als de e-mail het woord ‘urgent’ bevat dan is het
spam” (Decision Trees)
 Bepaal waar precies de verschillen tussen twee categorieën zitten; zoek
voorbeelden in de trainingsdata die precies op de grens tussen twee
categorieën zitten (Support Vector Machines)
 Vind de voorbeelden in de trainingsdata die het meest lijken op het te
classificeren document (kNN)
 Meestal werken we met een experimentele omgeving waar we
methoden kunnen vergelijken. Bijvoorbeeld Scikit-learn in Python
Suzan Verberne

28. Suzan Verberne

29. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

30. EVALUATIE
 Hoe goed is de classifier?
 Meten op voorbeelddata (want daarvan weten we de categorieën)
 Splits de voorbeelddata in een trainingset en een testset
 Bijvoorbeeld 80% om te trainen en 20% om te testen
Suzan Verberne

31. EVALUATIEMATEN
 Menselijke classificatie = referentie
 Classificatie door automatische classsifier
 8 ware categorieën
 waarvan 5 toegekend
 Recall = 5/8
 6 toegekende
categorieën
 waarvan 5 correct
 Precisie = 5/6
 We rapporteren
meestal het
gemiddelde:
F1 = 2×
precision ×recall
precision + recall
Suzan Verberne

32. RESULTATEN: WAT KUN JE VERWACHTEN?
 Waar hangt de kwaliteit van de classifier van af?
 De moeilijkheid van de taak: hoe meer categorieën, hoe moeilijker
 De hoeveelheid trainingsdocumenten (per categorie tientallen, maar
liever honderden documenten nodig)
 De lengte van de documenten: korte documenten zijn moeilijker te
classificeren
 De kwaliteit is nooit perfect. Meer dan 90% is heel mooi
 maar 60-80% is realistischer
 vaak is er een afweging tussen het belang van precision en recall
Suzan Verberne

33. WAT IS NODIG VOOR TEKSTCLASSIFICATIE
 Definitie van de taak
 Voorbeelddata
 Feature-extractie
 Classificatiemethode
 Evaluatie
Suzan Verberne

34. PROBEER HET ZELF
 Python leren:
 https://www.codecademy.com/learn/python
 https://www.coursera.org/learn/python (Python for everybody)
 https://www.coursera.org/learn/python-machine-learning (applied machine learning
in Python)
 http://www.karsdorp.io/python-course/ (Python for the Humanities)
 Machine learning in Python met sklearn:
 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
 Text processing and categorization in Python:
 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html
 https://towardsdatascience.com/machine-learning-nlp-text-classification-using-
scikit-learn-python-and-nltk-c52b92a7c73a
Suzan Verberne

35. BEDANKT!
 http://liacs.leidenuniv.nl/~verbernes/
 http://twitter.com/suzan
Suzan Verberne