基于論文摘要的文本分類與關(guān)鍵詞抽?。ㄒ唬?/h1>
基于 Datawhale × 科大訊飛 暑期夏令營(yíng)項(xiàng)目制作
環(huán)境：百度飛槳paddlepaddle
Class?1 基本環(huán)境配置與方案實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)述
一、項(xiàng)目任務(wù)
1. 從論文標(biāo)題、摘要作者等信息，判斷該論文是否屬于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)。
2. 從論文標(biāo)題、摘要作者等信息，提取出該論文關(guān)鍵詞。
二、步驟簡(jiǎn)要
1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括文本清洗（如去除特殊字符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)）、分詞等操作?？梢允褂贸Ｒ?jiàn)的NLP工具包（如NLTK或spaCy）來(lái)輔助進(jìn)行預(yù)處理。
2. 特征提?。菏褂肨F-IDF（詞頻-逆文檔頻率）或BOW（詞袋模型）方法將文本轉(zhuǎn)換為向量表示。TF-IDF可以計(jì)算文本中詞語(yǔ)的重要性，而B(niǎo)OW則簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)在文本中的出現(xiàn)次數(shù)。可以使用scikit-learn庫(kù)的TfidfVectorizer或CountVectorizer來(lái)實(shí)現(xiàn)特征提取。
3. 構(gòu)建訓(xùn)練集和測(cè)試集：將預(yù)處理后的文本數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集，確保數(shù)據(jù)集的樣本分布均勻。
4. 選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型：根據(jù)實(shí)際情況選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等。這些模型在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)良好?？梢允褂胹cikit-learn庫(kù)中相應(yīng)的分類器進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。
5. 模型訓(xùn)練和評(píng)估：使用訓(xùn)練集對(duì)選定的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用測(cè)試集進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估指標(biāo)可以選擇準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等。
6. 調(diào)參優(yōu)化：如果模型效果不理想，可以嘗試調(diào)整特征提取的參數(shù)（如詞頻閾值、詞袋大小等）或機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)，以獲得更好的性能。
三、方案實(shí)現(xiàn)
1. 導(dǎo)入所需的庫(kù)：
pandas：熊貓pandas庫(kù)，用于數(shù)據(jù)處理。
CountVectorizer：文本特征提取，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稀疏特征向量/詞袋模型。
LogisticRegression：分類模型，用于預(yù)測(cè)一個(gè)觀測(cè)是否屬于某個(gè)特定類別。
warnings 和 ConvergenceWarning：忽略警告消息，恐紅者福音。
2. 讀取和處理數(shù)據(jù)：使用 pandas 的 read_csv 方法從CSV文件中讀取訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)。然后，將"title"、"author"、"abstract"、"Keywords"字段中的空值替換為空字符串。
3. 特征提?。和ㄟ^(guò)將 "title"、"author"、"abstract"和"Keywords"字段連接起來(lái)創(chuàng)建了新的文本字段 "text"，然后使用 CountVectorizer 對(duì) "text" 字段進(jìn)行向量化處理。具體操作為首先在訓(xùn)練集上進(jìn)行擬合(fit)，然后將訓(xùn)練集和測(cè)試集的文本轉(zhuǎn)換(transform)為向量。
4. 模型訓(xùn)練（詳細(xì)代碼Datawhale培訓(xùn)方已提供）：初始化邏輯回歸模型，并使用訓(xùn)練集的向量和 "label" 字段進(jìn)行訓(xùn)練。
5. 預(yù)測(cè)和保存結(jié)果：利用訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)的標(biāo)簽添加到測(cè)試集中。最后，將"uuid"，"Keywords"和預(yù)測(cè)的"label"字段輸出到CSV文件中。兩條baseline分別生成
submit_task1.csv和submit_task2.csv
EXTRA 本地環(huán)境配置
Anaconda
