Продолжение серии
"Введение в text mining".
С результатами автоматической классификации документов встречались, практически, все, кто пользовался электронной почтой. Спам-фильтры классифицируют входящую почту по двум категориям "спам"/"не спам" с помощью самых разных алгоритмов, начиная от простых decision trees задаваемых пользователем до сложных статистических методов. Далее мы рассмотрим несколько самых распространенных алгоритмов классификации и поймем как можно оценить и сравнить результаты работы этих алгоритмов.
Начнем с формулировки задачи. У нас есть некоторый набор категорий и документы, про которые известно, что они принадлежат одной из категорий. Пример: любой веб-каталог (
Яндекс.Каталог,
Yahoo Directory и другие), где сайты классифицированы по тематике. Эти документы составляют обучающую выборку для классификатора. Задача заключается в определении (точнее, предсказании с определенной вероятностью) категории для документов не входящих в обучающую выборку.
Очевидный способ классифицировать документ известный под названием алгоритм ближайшего соседа (nearest neighbour, NN) — найти в обучающей выборке наиболее схожий с ним и предположить, что их категории совпадают. В качестве меры похожести обычно используют расстояние или косинус угла между векторами. Самый простой в реализации, этот алгоритм оказывается и самым медленным, он линейно зависит от числа документов в обучающей выборке. На практике обычно используется модификация алгоритма ближайшего соседа — алгоритм
k-ближайших соседей (k-nearest neighbours, k-NN). Здесь ищутся k наиболее близких документов из обучающей выборки и в качестве искомой категории выбирается встречающаяся чаще других в найденных документах. Так поступают, чтобы снизить влияние шума в обучающей выборке на результат. Шумом могут быть как просто неправильно классифицированные документы, так и документы, которые содержат много слов характерных для другой категории. Из-за невысоких показателей качества и, в первую очередь, низкой скорости алгоритм k-ближайших соседей редко применяется в промышленных разработках.
Следующий алгоритм, который мы рассмотрим, многие применяли и применяют в повседневной жизни. Создавая правило "always trust e-mails sent from address name@company.com" в почтовом клиенте, мы неявно управляем деревом принятия решений (decision tree), с помощью которого работают многие спам-фильтры. В нелистовых узлах дерева решений содержатся своего рода "вопросы" к документу, в листьях — ответы в виде результирующей категории. "Вопросы" могут задаваться самим пользователем, как в примере выше, так и вычисляться на основе обучающей выборки — в этом случае они обычно имеют вид "присутствуют ли в документе такие слова?" Простота идеи компенсируется сложностью построения такого дерева вопросов из набора документов, если интересно — напишу об этом отдельный пост. Кроме классификации, построенное дерево решений можно использовать для анализа структуры документов и категорий, что может может оказаться ценным само по себе. На практике, деревья решений используют в основном с этой целью, потому что по качеству классификации они сильно проигрывают классификаторам Байеса и линейным моделям, о которых пойдет речь дальше.
Про классификаторы Байеса я уже неоднократно
писал, напомню основную идею. Для каждого слова мы считаем вероятность его принадлежности к каждой категории, вероятность принадлежности документа к категории считается как произведение вероятностей входящих в него слов. Несмотря на кажущуюся сложность такой формулы, по своей структуре это всего лишь линейная комбинация определенного числа параметров.
Здесь
xi равно
1, если слово
i присутствует в документе
x, и
0 в противном случае. Таким образом задача классификации сводится к вычислению весов
wi и смещения
b для каждой категории и метод Байеса лишь один из многих способов их вычисления, причем не самый лучший. Заметим, что веса
(wi,b) образуют гиперплоскость в пространстве слов, по одну сторону от которой лежат документы принадлежащие категории, по другую — не принадлежащие. Очевидно, что существует бесконечно много таких гиперплоскостей разделяющих документы из обучающей выборки. Идея, лежащая в основе
метода опорных векторов (support vector machines, SVM), заключается в выборе разделяющей гиперплоскости, которая максимально удалена от всех документов. На данный момент, SVM считается самым точным алгоритмом классификации документов.
Для оценки качества классификации обычно используют следующий метод. Набор документов с известными категориями делят на две части: на одной обучаются, на другой тестируют. При этом предполагается, что документы, которые придется в будущем классифицировать, будут похожи на документы из тестовой выборки. Это, конечно, может оказаться совсем не так, но, к сожалению, другого способа оценить качество классификации пока нет. Общепринятыми характеристиками качества классификации являются точность и полнота. Точность вычисляется как отношение числа правильных положительных предсказаний классификатора (когда документу была присвоена какая-либо категория) к числу общему числу положительных предсказаний. Полнота это отношение числа правильных положительных предсказаний к числу документов, которым должна была быть присвоена категория. У классификаторов с высокой точностью, обычно, низкая полнота и наоборот. Например, если спам-фильтр работает с высокой точностью и низкой полнотой, он будет очень редко класть в папку spam хорошее письмо, но при этом некоторая часть спама может остаться в inbox. Для каждого алгоритма классификации, как правило, есть возможность управлять соотношением точность-полнота.
Таким образом, для слов, которые встречаются в большом числе документов IDF будет близок к нулу (если слово встречается во всех документах IDF равен нулю), что помогает выделить важные слова. Коэффициент TF∗IDF равен произведению TF и IDF. TF играет роль повышающего множителя, IDF — понижающего. Соответственно, вместо простой частоты встречаемости элементами векторов-документов будут значения TF∗IDF. Во многих задачах (но не во всех) это позволяет заметно улучшить качество.
