Yelp NLP Text Classification Modeling 文本分类模型 with Prodigy

2023-10-19 07:32

本文主要是介绍Yelp NLP Text Classification Modeling 文本分类模型 with Prodigy,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

@Yelp NLP项目介绍

@文本预处理

接下来,我需要:

  1. 建立Training Set。
  2. 搭建分类模型。因为这是个练手的项目,所以我想把不同的模型都试一下。

STEP 2.1: 建立Training Set

我希望能快速得到一个规模相当的training set,大概10000个labelling。文本数据中真实包含的目标句式应该是相对占比较小的,也就是说,最终我的training set一定是不平衡的,label = 0的比例会远高于label = 1 的比例。如果我什么预处理都不做,直接随机从文本数据库中收取句子来进行标记,可以预想,得到的label = 1的结果应该很少。为了提高标记的效率,我决定,不进行随机收取,而是先通过targeted sampling,找到数据中存在的目标句式进行标记,然后再随机从剩余样本中抽取label = 0的句子。

找到目标句式的方法也很简单,主要简单的定义一个regular expression,筛选出句子中包含某些具有明确指向性的关键词即可。比如,在我感兴趣的标示位置的句子中,可能的关键词就有:

  1. a [few] block[s] away
  2. close to my
  3. walk[ed] [over/from]
  4. [live/work] nearby
  5. local
  6. neighborhood

含有上述关键词的句子,更有可能是我所感兴趣的句子。我只要写出一个筛选函数,用这个筛选函数定向地抽取待标记样本,就能够人为地提高training set中label = 1的比例。给定10000的training sample size, 我需要有效样本,即label = 1 的比例至少在10%以上,也就是说,我需要找到至少1000条我感兴趣的句型。希望我现在有的30万条用户评论中,存

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