python - 哪些特征可以帮助对句尾进行分类？序列分类

Question

问题:

我有几对句子，它们之间缺少句号和大写字母。需要将它们彼此分割。我正在寻求一些帮助来选择好的特征来改进模型。

背景:

我使用 pycrfsuite 执行序列分类并找到第一个句子的结尾，如下所示:

从棕色语料库中，我将每两个句子连接在一起并获取它们的 pos 标签。然后，如果句子中后面有空格，则用 'S' 标记句子中的每个标记；如果句子中后面有句号，则用 'P' 标记。然后我删除句子之间的句点，并降低以下标记。我得到这样的东西:

输入:

data = ['I love Harry Potter.', 'It is my favorite book.']

输出:

sent = [('I', 'PRP'), ('love', 'VBP'), ('Harry', 'NNP'), ('Potter', 'NNP'), ('it', 'PRP'), ('is', 'VBZ'), ('my', 'PRP$'), ('favorite', 'JJ'), ('book', 'NN')]
labels = ['S', 'S', 'S', 'P', 'S', 'S', 'S', 'S', 'S']

目前，我提取了这些一般特征:

def word2features2(sent, i):
    word = sent[i][0]
    postag = sent[i][1]

    # Common features for all words
    features = [
        'bias',
        'word.lower=' + word.lower(),
        'word[-3:]=' + word[-3:],
        'word[-2:]=' + word[-2:],
        'word.isupper=%s' % word.isupper(),
        'word.isdigit=%s' % word.isdigit(),
        'postag=' + postag
    ]

    # Features for words that are not
    # at the beginning of a document
    if i > 0:
        word1 = sent[i-1][0]
        postag1 = sent[i-1][1]
        features.extend([
            '-1:word.lower=' + word1.lower(),
            '-1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),
            '-1:word.isdigit=%s' % word1.isdigit(),
            '-1:postag=' + postag1
        ])
    else:
        # Indicate that it is the 'beginning of a sentence'
        features.append('BOS')

    # Features for words that are not
    # at the end of a document
    if i < len(sent)-1:
        word1 = sent[i+1][0]
        postag1 = sent[i+1][1]
        features.extend([
            '+1:word.lower=' + word1.lower(),
            '+1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),
            '+1:word.isdigit=%s' % word1.isdigit(),
            '+1:postag=' + postag1
        ])
    else:
        # Indicate that it is the 'end of a sentence'
        features.append('EOS')

并使用这些参数训练 crf:

    trainer = pycrfsuite.Trainer(verbose=True)

    # Submit training data to the trainer
    for xseq, yseq in zip(X_train, y_train):
        trainer.append(xseq, yseq)

    # Set the parameters of the model
    trainer.set_params({
        # coefficient for L1 penalty
        'c1': 0.1,

        # coefficient for L2 penalty
        'c2': 0.01,

        # maximum number of iterations
        'max_iterations': 200,

        # whether to include transitions that
        # are possible, but not observed
        'feature.possible_transitions': True
    })

    trainer.train('crf.model')

结果:

准确度报告显示:

              precision    recall  f1-score   support

           S       0.99      1.00      0.99    214627
           P       0.81      0.57      0.67      5734

   micro avg       0.99      0.99      0.99    220361
   macro avg       0.90      0.79      0.83    220361
weighted avg       0.98      0.99      0.98    220361

我可以通过哪些方式编辑 word2features2() 以改进模型？(或任何其他部分)

这是link到今天的完整代码。

此外，我只是 nlp 的初学者，因此我非常非常感谢任何总体反馈、相关或有用资源的链接以及相当简单的解释。非常非常感谢!

Answer 1

由于问题的性质，您的类别非常不平衡，因此我建议使用加权损失，其中 P 标签的损失被赋予比 S 类别更高的值。我认为问题可能在于，由于两个类的权重相等，分类器没有对那些 P 标签给予足够的关注，因为它们对损失的影响很小。

您可以尝试的另一件事是超参数调整，然后确保针对宏 f1 分数进行优化，因为无论支持实例的数量如何，它都会为两个类提供相同的权重。