基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（四）

回顾

上一节中，使用五层神经网络，对抽取出的汉字字频特征向量进行分类，得到了超过99%的准确率，在高准确率的前提下，没有陷入局部最优解，对一些在训练中，被指定了上千次不是军事类的新闻，只要内容是军事类的，就能被正确的找出，同样，混在军事类新闻里的【慈善捐款】等非军事的新闻，虽然被教育了数千次是军事类的，最终也没有被五层神经网络认定为军事类的。

从某种意义上讲，五层神经网络好像是真的理解了军事类新闻的涵义一样。

他/她是怎么做到的呢？本节，将先从前面的开源代码分析入手，一探究竟。

数据清洗

源码里有对新闻文字的简单数据清洗。即对某些页面上残留的汉字污染到了新闻文本本身进行排除。例如如下正则表达式

            System.Text.RegularExpressions.Regex reg2 = new System.Text.RegularExpressions.Regex(
                "共找到([\\d,\\s]+)个相关网页",
                System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Singleline |
                System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Compiled);

它是对搜索页面返回的汉字的清除。有趣的是，在我的第一版的实现中连这个清洗的步骤也是没有的，我根本没有兴趣去看每一个新闻文本，因为有八万个之多。所以，原来我本不知道有这些污染的数据。那么我是如何定位到它呢？并知道清除这些文本？在《提高》中，将会描述这个有趣的事。

字频特征抽取

在第二节的PreData项目中，有一个outzp.txt的资源文件，里面是统计的常用汉字在新闻资讯中出现的次数。

可以看到，【的|是|在|有】等常见汉字的出现次数，是非常高的。

在函数GetZiPin中，使用新闻文本的汉字部分的频率，即一个汉字对应此新闻文本的所有汉字的百分比作为字频特征。

        public static float[] GetZiPin(string str, int keycount)
        {
            float[] res = new float[keycount];
            if (str == null || keycount > zps.Length)
                return res;
            System.Collections.Generic.Dictionary<string, int> dsi = new Dictionary<string, int>();
            var avcount = 0;
            foreach (var k in str)
            {
                if (char.GetUnicodeCategory(k) == System.Globalization.UnicodeCategory.OtherLetter)
                {
                    var ks = k.ToString();
                    if (dsi.ContainsKey(ks))
                        dsi[ks]++;
                    else
                        dsi[ks] = 1;
                    avcount++;
                }
            }
            for (int i = 0; i < keycount; i++)
            {
                if (dsi.ContainsKey(zps[i].ch))
                {
                    res[i] = dsi[zps[i].ch] * 1000f / avcount;
                    res[i] = res[i] / zps[i].zipin / 2;
                }
            }
            return res;
        }

此函数返回了一段新闻文本的1000多个常见汉字的字频数组。这是一个关键点，我没有使用全部3000多个常用汉字，而是使用了Top 1000个常见汉字，这可以减少特征向量的大小，加快训练的速度，因为输入向量比较大的时候，多层神经网络和SVM消耗的内存将会大幅增加，训练时间也会大幅增加。但是，这个向量是不能直接用作SVM或者神经网络的输入数据进行处理的。因为，特征向量还要做一步“归一化”。归一化的本质是公平的对待每一个输入，不人为改变任何汉字在特征向量中的权重。

所以，特征向量的提取，是分两个阶段组成。第一个阶段，统计出每个汉字在每一个文章的频率数据，第二个阶段进行归一化。

                    var fi = textzipin.GetZiPin(txt, weishu);
                    for (int t = 0; t < mms.Length; t++)
                        fi[t] = fi[t] / mms[t].fmax;

归一化后，特征向量里的每个汉字的字频，被调整为从0到1的浮点数。（有两种归一化方法，一种是归一化到0-1之间，还有一种是归一化到【-1 1】之间。在本文中，我采用0-1范围）

PreData小结

PreData项目比较短小，包含标准的命名空间代码，总共才200行左右。功能也比较单一，抽取所有八万个文本的常见汉字字频，并归一化，保存到数据文件中。数据文件中部分数据如下所示。

0 1:0.1960441 2:0.153516 3:0.05581706 4:0.1216825 5:0.04406611 6:0.1686621 7:0.05962791 8:0.1752629 9:0.06999974 10:0.01088843 11:0.03298826 12:0.06760141 13:0.01490698 14:0.09826029 15:0.0425082 16:0.08047786 17:0.01109356 18:0.01987597 19:0.007738881 20:0.03605408 21:0.03452798 22:0.06835253 23:0.005537719 24:0.01702554 25:0.002475411 26:0.02874312 27:0.002494126 28:0.02403605 29:0.0563345 30:0.04765482 31:0.005257887 32:0.004479322 33:0.008212319 34:0.03605408 35:0.03368689 36:0.02751349 37:0.03662637 38:0.1790922 39:0.03680521 40:0.06492864 41:0 42:0.0338007 43:0.00432649 44:0.09730504 45:0.04828671 46:0.02779927 47:0.2894341 48:0.02203305 49:0.03505258 50:0 51:0 52:0.007427809 53:0.01123908 54:0.007861793 55:0.01001502 56:0.02896653 57:0.1400851 58:0 59:0.1171758 60:0 61:0.005606449 62:0.07233577 63:0 64:0.02103155 65:0.00758638 66:0.005046632 67:0.02317763 68:0 69:0.00561954 70:0.02575292 71:0.03783261 72:0 73:0 74:0.0121721 75:0.007661493 76:0.1001502 77:0.06530705 78:0.0307766 79:0.02603906 80:0.02542275 81:0.02692501 82:0.03482497 83:0 84:0.002656763 85:0.02940124 86:0.02403606 87:0.01802704 88:0 89:0.01724014 90:0 91:0 92:0.005940729 93:0.08830076 94:0.03387112 95:0.04807211 96:0 97:0.01175447 98:0.03342514 99:0.003063189 100:0 101:0 102:0 103:0.01034886 104:0 105:0 106:0 107:0.08666847 108:0 109:0.02086463 110:0.009722917 111:0 112:0.04160255 113:0.0376929 114:0 115:0.02541691 116:0 117:0.03021199 118:0.034306 119:0.005812641 120:0.02103155 121:0 122:0.01225913 123:0.1542313 124:0.004006009 125:0.02779169 126:0.01145468 127:0.05307963 128:0 129:0.01119862 130:0.009764647 131:0.02893229 132:0.00460691 133:0.02485872 134:0.007124611 135:0 136:0 137:0.003323166 138:0.08462694 139:0 140:0 141:0.01364547 142:0 143:0.005805583 144:0.02069771 145:0 146:0.006340156 147:0.008941985 148:0.007477883 149:0 150:0.03490084 151:0.005236115 152:0 153:0.02015523 154:0.008123296 155:0.04556835 156:0.05908864 157:0.04056084 158:0 159:0 160:0 161:0.004006009 162:0.1528006 163:0.01281923 164:0 165:0 166:0 167:0.008450175 168:0 169:0.01247326 170:0 171:0 172:0.00623157 173:0.04987481 174:0.03939243 175:0.009230512 176:0.02904357 177:0.02472459 178:0.02610165 179:0.01352028 180:0 181:0 182:0.008053747 183:0.004006009 184:0.006910366 185:0.03945048 186:0.01502253 187:0.009728879 188:0.01109998 189:0 190:0.005743911 191:0.01424922 192:0 193:0.00559535 194:0 195:0 196:0.02503756 197:0.1081622 198:0 199:0.005007511 200:0 201:0.0430646 202:0 203:0.009797306 204:0.01886163 205:0 206:0.03430145 207:0 208:0.01891726 209:0 210:0 211:0.006236628 212:0.01425215 213:0.007511267 214:0 215:0.02425066 216:0.004006009 217:0.01514772 218:0 219:0 220:0 221:0 222:0.01952929 223:0.00338007 224:0 225:0 226:0 227:0 228:0.006471246 229:0 230:0 231:0.06062666 232:0 233:0 234:0 235:0 236:0 237:0 238:0.009671651 239:0.04146219 240:0 241:0 242:0 243:0.004370192 244:0 245:0.00572287 246:0 247:0.04039392 248:0.004972977 249:0 250:0.0102654 251:0 252:0 253:0 254:0 255:0.006927058 256:0.005216158 257:0 258:0.007115937 259:0 260:0.02268402 261:0 262:0.0215323 263:0.007824237 264:0 265:0 266:0.00450676 267:0.01244724 268:0.01201803 269:0 270:0.007333917 271:0 272:0 273:0 274:0.06778919 275:0.006676682 276:0.01084961 277:0.01859039 278:0 279:0.007461192 280:0.02704056 281:0.02223335 282:0.01567056 283:0 284:0 285:0 286:0.01582374 287:0.02672975 288:0.009585807 289:0 290:0.03598339 291:0 292:0.01854506 293:0.02553831 294:0.04106159 295:0 296:0.008785905 297:0 298:0.05109777 299:0.003505258 300:0 301:0 302:0.05179197 303:0.008234574 304:0 305:0 306:0 307:0.004106159 308:0 309:0 310:0 311:0 312:0 313:0 314:0 315:0 316:0 317:0 318:0.007811718 319:0 320:0 321:0 322:0 323:0 324:0 325:0.01569974 326:0 327:0.006009013 328:0 329:0 330:0 331:0.007229595 332:0 333:0.02468921 334:0 335:0 336:0.006376752 337:0.006509765 338:0.04006009 339:0.01031092 340:0.01164246 341:0.01602404 342:0 343:0.01171758 344:0.005445668 345:0 346:0 347:0 348:0 349:0.01577366 350:0 351:0.01812523 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首列为0的，是搜狗文本分类语料库中非军事的新闻资讯，首列为1的，是军事类的新闻资讯。可以看到，这些资讯的文本特征，都是一个1024维的向量，每个向量最大值为1，最小值为0，多数都位于0-1之间。

数据的归一化，对SVM或者神经网络来说，是一样重要的步骤。未归一化的数据将严重降低分类器的效果。归一化除了线性归一化外，还有指数及对数的归一化，他们各自有自己擅长的数据领域。比如，声音的分贝数据，即是典型的对数归一化会拥有更好的效果。

下节预告

下节，解读五层神经网络分类器的源代码。

基于汉字字频特征实现99.99%准确率的新闻文本分类器（五）