LibShortText简要入门

LibShortText是一个开源的Python短文本（包括标题、短信、问题、句子等）分类工具包。它在 LibLinear的基础上针对短文本进一步优化，主要特性有：
- 支持多分类
- 直接输入文本，无需做特征向量化的预处理
- 二元分词（Bigram），不去停顿词，不做词性过滤
- 基于线性核SVM分类器（参见 SVM原理简介：最大间隔分类器），训练和测试的效率极高
- 提供了完整的API，用于特征分析和Bad Case检验

安装

下载并在解压后的目录下make就OK了。
注意：不支持Windows系统；Mac OS和Linux之间的库不通用

性能对比

关于LibShortText的性能，我们可以拿scikit-learn的朴素贝叶斯（参见 用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器）和SVM（也是基于LibLinear）就前文提到的网页标题分类问题进行横向对比：

测试环境为低配版MBA2013

显然LibShortText无论在准确率和效率上都要更胜一筹。

API说明

虽然LibShortText提供了训练和测试的类命令行操作方式，但直接从Python脚本调用更加灵活和强大，了解和训练、预测和分析相关的API是有帮助的。

预处理

Converter模块负责将文本转化为数值化的数据集（数据格式与LibSVM相同），由于内置的分词器仅支持英文，如果要用于中文短文本的分类，就必须替换分词器（如下代码所示）。分词器是一个将文本转化为单词列表的函数，值得注意的是： 分词器不会和模型一起保存，当重载模型时也必须重载分词器。

  python  from libshorttext.libshorttext.converter import *

text_converter = Text2svmConverter()
text_converter.text_prep.tokenizer = comma_tokenizer
convert_text(train_file, text_converter, svm_file)

训练文本的格式如下：

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模型

LibShortText提供两组参数供训练时使用：
- train_arguments实际上是LibLinear的训练参数，可设定松弛参数C等
- feature_arguments是特征的表现形式，如词数、词频、TF-IDF等

预测

获得模型后，我们可以预测新文本的类别，LibShortText提供了两个API：

• predict_text(text_file, model) -- 针对以行分隔的测试文本
• predict_single_text(single_text, model) -- 针对单条文本

类别预测将返回一个PredictResult的对象，包含下列属性：

• predicted_y -- 预测的类别（ 对单条文本预测时是字符串对象，对测试文本预测时是列表对象）
• decvals -- 被预测文本对所有类别的决策变量，与文本到分类超平面的距离有关。 它是一个列表而非字典对象，如果你希望和类别关联起来，可借助model的get_labels()：

  python  decvals = zip(model.get_labels(), predict_result.decvals)

• true_y -- 真实的类别（ 仅对测试文本预测时存在）
• get_accuracy() -- 获得测试的准确率（ 仅对测试文本预测时存在）

分析

analyzer的作用是分析LibShortText的预测结果，通过它我们可以了解哪些特征更为关键、哪些类别容易被混淆。
比如分析一条体育新闻的标题：

  python  analyzer = Analyzer(model)
analyzer.analyze_single('国青错失绝杀0-0韩国 下轮平越南就出线')

终端输出如下：

可见「国」和「青」一起促成最关键的sports类特征。
又比如，选择被误分的样本，调用gen_confusion_table()输出sports、star和movie的混淆表格，以了解哪些类别的特征界限比较模糊。

  python  analyzer = Analyzer(model)
insts = InstanceSet(predict_result).select(wrong, with_labels(['sports', 'movie', 'star']))
analyzer.gen_confusion_table(insts)

终端输出如下（ 第一行表示预测类别，第一列表示真实类别）：

完整demo请见 lst_classifier.py。

来自： 建造者说