Classficação de Texto e Naive Bayes

Introduction to Information Retrieval

Aula 11: Classificação de Texto e Naive Bayes

Alexandre [email protected]

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Ordenação e Recuperação de Dados

Agenda

❶ Revisão

❷ Classificação de Texto

❸ Naive Bayes

❺ Avaliação

2

Agenda

❶ Revisão


❸ Naive Bayes

❺ Avaliação

3

4

Olhar vs clicar

4

5

Usando um heap mínimo para selecionar os top k documentos entre N

Usar um heap binário mínimo

Um heap binário mínimo é uma árvore binária na qual o

valor de cada nó é menor que o valor de seus filhos.

Precisamos de O(N log k) operações para construir um

heap contendo os k maiores valores entre os N

documentos.

Essencialmente linear em N para um valor pequeno

para k e grande para N

6

Heap binário mínimo

7

Índice Estratificado

8

Sistema de Buscas Completo

9

Aula de Hoje

9

Classificação de texto: definição e relevância para recuperação da informação

Naive Bayes: classificador de textos básico

Avaliação de classificação de texto: o que sabemos que funciona e não funciona?

Agenda

❶ Revisão


❸ Naive Bayes

❺ Avaliação

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11

Uma tarefa de classificação de texto: Filtro de Spam para E-mail

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Definição formal de CT: Treinamento

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Dados:

Um espaço documental X

Os documentos são representados neste espaço – tipicamente, algum espaço com grande número de dimensões.

Um conjunto finito de classes C = {c1, c2, . . . , cJ}

As classes são definidas manualmente, de acordo com as necessidades da aplicação (ex., relevante vs. Não-relevante).

Um conjunto de treinamento D de documentos classificados com cada documento classificado <d, c> ∈ X × C

Usando um método de aprendizagem ou algoritmo de aprendizagem, desejamos um classificador ϒ seja capaz de mapear documentos em classes:

ϒ : X → C

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Definição formal de CT: Aplicação/Testes

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Dada: uma descrição d ∈ X de um documento

Determinar:

ϒ (d) ∈ C,

que representa a classe mais apropriada para d

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Classificação em Tópicos

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Exemplos do uso de classificação em engenhos de busca

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Identificação de linguagem (classes: Inglês vs. Português etc.)

Detecção automática de spam em documentos (spam vs. não-spam)

Detecção de conteúdo erótico (erótico vs. não-erótico)

Detecção de sentimento: em relação a um filme ou avaliação de um produto, por exemplo (positivo vs. negativo)

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Métodos de classificação: 1. Manual

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Classificação manual era utilizada pelo Yahoo no início da Web

Extremamente preciso se feito por especialistas

Consistente quando o conjunto de documentos e o time são pequenos

Alcançar escala é difícil e caro.

→ Precisamos de métodos automáticos de classificação.

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Métodos de classificação: 2. Baseado em Regras

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Google Alerts era baseado em regras de classificação.

Existem ferramenta estilo IDEs para facilitar a escrita de regras complexas de forma eficiente (ex., Verity)

Geralmente: Combinações booleanas (Google Alerts)

Acurácia é muito alta se as regras são cuidadosamente refinadas ao longo do tempo por um especialista.

Construir e manter sistemas de classificação baseado em regras pode ser trabalho e muito caro.

18

Métodos de classificação: 3. Estatístico/Probabilístico

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Esta foi a nossa definição para o problema de classificação como um problema de aprendizagem

(i) Aprendizagem supervisionada da função de classificação ϒe

(ii) sua aplicação para a classificação de novos documentos

Veremos um dos métodos para fazer isso: Naive Bayes

Nada é grátis: requer dados de treinamento classificados manualmente

Mas essa classificação manual não precisa ser feita por especialistas.

Agenda

❶ Revisão


❸ Naive Bayes

❺ Avaliação

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20

O Classificador Naive Bayes

20

O classificador Naive Bayes é um classificador probabilístico.

Computamos a probabilidade de um documento d ser da classe c

como segue:

nd é o comprimento do documento (número de tokens)

P(tk |c) é a probabilidade condicional do termo tk ocorrer em um documento da classe c

P(tk |c) pode ser visto como uma medida de quanto a presença de tk

contribui para determinar que c é a classe correta do documento

P(c) é a probabilidade anterior de c.

Se os termos de um documento não fornecem evidências o suficiente sobre uma classe ou outra, nós escolhemos o c com o maior P(c).

21

Classe máxima a posteriori

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Nosso objetivo com o Naive Bayes é encontrar a “melhor” classe para o documento.

A melhor classe é muito provavelmente a classe máxima a posteriori (MAP) cmap:

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Utilizando o log

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Multiplicar um número muito grande de probabilidades pode resultar em um underflow de ponto flutuante.

Uma vez que log(xy) = log(x) + log(y), podemos somar os logs da probabilidades ao invés de multiplicar as probabilidades.

Uma vez que log é uma função monotônica, a classe com o maior score não muda.

O que realmente calculamos na prática é:

23

Classificador Naive Bayes

23

Regra de classificação:

Interpretação simples:

Cada parâmetro condicional log é uma medida de quão bom indicador é a presença de tk para a classe c.

A probabilidade anterior log é uma medida da frequência relativa de c.

A soma da probabilidade anterior com os pesos dos termos é uma medida de quanta evidência temos de que um documento pertence a uma determinada classe.

Selecionamos a classe com maior evidência.

24

Estimando parâmetros – parte 1

24

Estimar os parâmetros e dos dados de treinamento: Como?

Anterior:

Nc : número de documentos na classe c; N: número total de documentos

Probabilidades condicionais:

Tct é o número de tokens t nos documentos de treinamento da classe c (inclui múltiplas ocorrências)

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O problema com esta abordagem : Zeros (cont)

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Se não há ocorrências de WTO nos documentos da classe China, teremos uma estimativa nula:

→ Teremos P(China|d) = 0 para qualquer documento que contenha WTO!

Probabilidades nulas não podem ser condicionadas.

27

Para evitar zeros: adicionar um suavizante

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Antes:

Agora: adicionar um a cada contador para evitar zeros:

B é o número de palavras diferentes (neste caso, o tamanho do vocabulário)

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Exemplo

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Estimar os parâmetros para o classificador Naive Bayes

Classificar o documento de teste

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Exemplo: Estimando os parâmetros

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Os denominadores são (8 + 6) e (3 + 6) porque os comprimentoesde textc e são 8 e 3, respectivamente, e porque a constante Bé 6 uma vez que o vocabulário é formado por seis termos.

30

Exemplo: Classificação

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Portanto, o classificador classifica o documento de teste como c = China. A razão para esta decisão é que a ocorrência de três indicadores positivos CHINESE em d5 pesam mais do que a ocorrência dos dois indicadores negativos JAPAN e TOKYO.

Agenda

❶ Revisão


❸ Naive Bayes

❺ Avaliação

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32

Exemplo: A coleção de Reuters

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33

Um documento da Reuters

33

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Avaliando classificação

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A avaliação precisa ser realizada usando dados de teste que sejam independentes dos dados de treinamento (conjuntos disjuntos).

É muito simples conseguir um resultado de testes em um conjunto que já foi utilizando durante o treinamento. (ex., é só memorizar o conjunto).

Métricas: Precisão, recall, F1, acurácia de classficação

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Precisão P e recall R

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P = TP / ( TP + FP)

R = TP / ( TP + FN)

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Uma medida combinada: F

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F1 nos permite balancear precisão e recall.

37

Calculando a média: Micro vs. Macro

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Temos uma média única (F1) para uma classe.

Queremos também uma medida única do desempenho agregado para todas as classes na coleção.

Macroaveraging

Calcular F1 para cada classe C

Calcule a média desses C números

Microaveraging

Calcular TP, FP, FN para cada classe C

Some esses C números (ex, todos os TPs para obter um TP agregado)

Calcule o F1 para os TP, FP, FN agregados

Classficação de Texto e Naive Bayes

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