目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 文本分类
2.2 图结构信息
三、检测的实现
3.1 数据集
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
最后
前言
大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
基于自然语言处理技术的话题文本分类
设计思路
一、课题背景与意义
在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据使得话题文本分类成为一个重要的研究方向。话题文本分类旨在将文本数据分为不同的话题类别，以便更好地理解和组织文本信息。随着自然语言处理技术的快速发展，基于深度学习的方法在话题文本分类中取得了显著的成果。该课题的背景与意义在于探索和开发一种基于自然语言处理技术的话题文本分类方法，以提高分类的准确性、效率和可靠性。
二、算法理论原理
2.1 文本分类
基于深度学习的文本分类流程包括文本预处理、文本特征表示和特征训练。在预处理阶段，清洗文本、分词、去除停用词和词形还原等操作用于准备文本数据。特征表示阶段将文本转换为计算机可处理的向量表示，如词袋模型和词嵌入。特征训练阶段使用深度学习模型对文本特征进行学习和分类，常用的模型包括CNN、RNN和Attention。
CNN（卷积神经网络）在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著效果。它通过卷积层提取局部特征，池化层降低特征图尺寸，并利用全连接层将特征与输出结果关联。CNN具有局部感知和权值共享的特点，参数量较少且易于训练。TextCNN是基于CNN的文本分类模型，通过不同尺寸的卷积核提取不同层次的语义特征，并通过池化层降维，最后通过全连接层完成文本分类任务。TextCNN具有简单的结构、易于实现和良好的泛化能力，在文本分类任务中表现出色，并可用作其他NLP任务的特征提取器。
基于GNN的文本分类模型利用图模型的方法来处理具有非线性和复杂性的文本数据，尤其是在存在多个文本数据之间相互依赖或相互作用的情况下。图模型通过建立节点之间的关联关系，更好地利用文本之间的结构信息和非线性关系，并展现了强大的消息传递和特征学习能力，从而更好地解释文本数据。
在图模型中，主要的方法是构建文本图进行节点分类或图分类。通过将文本数据转化为图结构，将文本作为节点，建立节点之间的关系表示文本之间的相互关联。然后利用GNN对文本图进行学习，通过消息传递和特征聚合来获取节点的表示，最终进行节点分类或图分类任务。
2.2 图结构信息
基于TextING模型的话题文本分类方法，通过融合图模型和上下文信息来提高分类性能。主要包含三个部分：图模型建立、融合图结构信息的特征更新模块和融合上下文信息的特征更新模块。在图模型建立部分，利用滑动窗口为每个话题文本构建图结构，并通过点互信息计算全局权重，将单词节点的内部权重信息与数据集的全局共现信息相结合，获得节点在整个数据集中的相关性。
在融合图结构信息的特征更新模块中，采用GGNN来聚合节点信息，以学习文本的图结构关系。这样可以利用图模型的强大特性来捕捉文本之间的关联性和语义信息。在融合上下文信息的特征更新模块中，首先进行词序还原操作，然后将更新后的特征按照文本词序顺序输入Bi-GRU（双向门控循环单元）网络中，以提取节点的上下文顺序特征和远距离语义依赖关系，增强节点的序列表示，并保留原始图结构特征。
文本图的构建过程可以概括为三个步骤。首先，对话题数据进行清洗和预处理，包括分字处理、文本标记处理、纠错和去停用词等，同时初始化节点嵌入得到文本的初始特征矩阵。其次，使用固定大小的滑动窗口来建立图结构，根据文本内部词的共现关系生成连边的权重w。最后，计算连边节点间的全局权重信息NPMI，并将其与局部词共现权重结合得到邻接矩阵。通过这个过程，文本图能够捕捉文本之间的关联性和重要信息，为后续的图模型提供更准确的输入，从而提高文本分类的性能。
在每个话题文本中，通过将字表示为节点，字与字之间的共现关系表示为边，进行图模型的构建。构建完成后，进行节点的特征学习过程。首先，采用GGNN（Graph Gated Neural Network）来更新节点信息，以学习图结构特征。GGNN通过消息传递和特征聚合的方式，利用节点之间的边信息进行节点的表示更新。同时，在更新过程中，使用注意力机制学习各部分的相互关联特征，并通过最大池化操作获取关键信息。这样可以更好地利用图结构的信息和节点之间的关联性，提取出关键特征并丰富节点的表示。通过这个过程，模型能够学习到文本中的图结构特征，并将其应用于后续的文本分类任务，从而提高分类性能。
相关代码示例：
# 初始化节点的特征表示
node_features = initialize_node_features()
# 定义GGNN的参数和超参数
num_iterations = 10
hidden_size = 128
learning_rate = 0.001
# 定义GGNN的更新函数
def ggnn_update(node_features, graph):
# 初始化隐藏状态
hidden_state = initialize_hidden_state()
# 迭代更新节点信息
for iteration in range(num_iterations):
# 消息传递：根据边连接和节点特征更新隐藏状态
hidden_state = message_passing(hidden_state, node_features, graph)
# 特征聚合：将隐藏状态和节点特征进行聚合操作
aggregated_features = aggregate_features(hidden_state, node_features)
# 注意力机制：学习各部分的相互关联特征
attention_weights = compute_attention_weights(aggregated_features)
# 最大池化：获取关键信息
pooled_features = max_pooling(aggregated_features, attention_weights)
# 更新节点特征
node_features = update_features(pooled_features)
return node_features
三、检测的实现
3.1 数据集
由于缺乏现有的合适的数据集，为了进行基于自然语言处理技术的话题文本分类研究，我决定自己制作数据集。首先，我进行了广泛的文本收集和分析，确定了不同话题类别的关键词和特征。然后，我从互联网和相关领域的文本来源中收集了大量的原始文本数据。接下来，我对这些原始文本数据进行了预处理，包括去除噪声、标记化、分词和去除停用词等步骤，以准备数据用于模型训练和评估。
在进行数据预处理后，我根据话题类别的标签将文本数据进行了分类，并进行了数据的分割，确保训练集、验证集和测试集的合理划分。为了提高模型的泛化能力，我还进行了数据增强的方法，包括数据扩充和样本平衡等操作。通过对文本数据进行随机替换、删除或插入等操作，我生成了更多的训练样本，增加了数据的多样性和数量。
def random_replace(text, replace_prob, replace_dict):
# 随机替换文本中的字符
new_text = ""
for char in text:
if random.random() < replace_prob and char in replace_dict:
new_text += replace_dict[char]
else:
new_text += char
return new_text
def random_delete(text, delete_prob):
# 随机删除文本中的字符
new_text = ""
for char in text:
if random.random() >= delete_prob:
new_text += char
return new_text
def random_insert(text, insert_prob, insert_dict):
# 随机插入字符到文本中
new_text = ""
for char in text:
new_text += char
if random.random() < insert_prob:
random_char = random.choice(list(insert_dict.keys()))
new_text += insert_dict[random_char]
return new_text
3.2 实验环境搭建
实验使用Python语言和PyTorch框架开发，在Windows 10操作系统下，使用PyCharm作为集成开发环境。PyTorch是一种基于Python的科学计算库，提供了一个用于构建深度神经网络模型的框架。它具有高效、灵活和易于使用的特点。PyTorch可以方便地进行多维数组计算，并通过自动求导技术实现对复杂模型的优化过程。
3.3 实验及结果分析
对模型性能进行评估时，与八种基线模型进行了对比实验。这些基线模型包括TextCNN、TextRCNN、Bi-LSTM、LEAM、FastText、Transformer、TLGCN和TextING。TextCNN通过卷积层和池化层提取不同尺寸的N-gram特征，并关注文本的关键特征。Bi-LSTM利用双向LSTM结构考虑文本的前后文信息，捕捉输入序列中的长期依赖关系。TextING利用滑动窗口为每个文本单独建图，引入GGNN聚合节点与邻居节点的特征，学习文本表示。通过与这些基线模型进行对比实验，可以评估所提出模型的性能优劣和有效性。
对于文本分类问题，常用的评价指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精准率（Precision）和 F1 值（F1-Score）。准确率表示模型预测正确的数据占总数据量的比例，准确率越高表示分类效果越好。召回率表示在实际为正样本的样本中被正确预测为正样本的概率。精准率表示正确预测为正样本的样本占所有预测为正样本的样本的比例。
相关代码示例：
def calculate_metrics(true_labels, predicted_labels):
# 计算准确率
accuracy = np.mean(true_labels == predicted_labels)
# 计算召回率、精确率和 F1 值
true_positives = np.sum(np.logical_and(predicted_labels == 1, true_labels == 1))
false_positives = np.sum(np.logical_and(predicted_labels == 1, true_labels == 0))
false_negatives = np.sum(np.logical_and(predicted_labels == 0, true_labels == 1))
recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
return accuracy, recall, precision, f1_score
实现效果图样例：
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最后
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