cn-text-classifier's Introduction

cn-text-classifier

中文文本聚类实验

Chinese Text Cluster Experiments

实验数据

实验数据来源于多个新闻网站爬取的新闻, 包含教育类510篇, 游戏类231篇, 医疗类388篇, 体育类412篇. 其中, 教育类及医疗类同时是投融资新闻中的细分类别, 用于测试细粒度的聚类能否区分.

有关于新闻内容来源的获取, 请参阅这个仓库: Finance and Investment Info Spider Collections - 投融资信息爬虫集合

实验步骤

文本聚类的一般步骤是:

文本预处理包含分段分句, 分词及去停用词等
语料向量化或词袋化本实验使用了 sklearn 的 TF-IDF 相关包
文本降维常见的降维有 PCA 主成分降维, TSVD 截断奇异值分解降维, t-SNE降维等, 本实验使用 PCA 降维, t-SNE 更适用于图像和视频等降维, 速度较慢.
应用聚类算法并调参
(可选)结果可视化及聚类效果评判聚类结果可视化已在 tools 文件夹中的 visualizer.py 中实现, 鉴于 DBSCAN 有识别噪声的能力, 在该实验中单独加入噪声可视化. 聚类效果评判分为外部信息指标和内部信息指标, 外部信息指标依靠标注好的数据 src/labeled_data.csv, 相关知识请参阅: 无监督学习 - 聚类度量指标

实验结果预览

K-Means 聚类实验

------K-Means Experiment-------
adjusted_rand_score: 0.993424
FMI: 0.993424
Silhouette: 0.392882
 CHI: 610.273556
------End------

Birch 聚类实验

-------Birch Experiment-------
adjusted_rand_score: 0.978233
FMI: 0.978233
Silhouette: 0.392189
 CHI: 605.710339
------End------

DBSCAN 聚类实验

------DBSCAN Experiment-------
adjusted_rand_score: 0.905969
FMI: 0.905969
Silhouette: 0.379187
CHI: 366.856356
Estimated number of noise points: 102 
------End------