Weka在Eclipse下使用IKAnalyzer进行分类预测

怼烎@ 2021-09-27 06:22 270阅读 0赞

程序使用IKAnalyzerV2012\_U6中文分词器，因此要在Java的工作目录下添加IKAnalyzer2012\_u6.jar，因为这个分词器依赖于Lucene，所以也要添加lucene-core-3.6.2.jar，当然，weka.jar也是必须的。我这有已经下载好的资源

链接：https://pan.baidu.com/s/1F0EOyF4VxH4bRh6tFb0gXA 密码：n2m9

![70][]

把IKAnalyzer的stopword.dic和IKAnalyzer.cfg.xml复制到项目src根目录下

这里使用复旦大学李荣陆提供的文本分类语料库测试语料，下载网址为http://www.nlpir.org/?action-viewnews-itemid-103（可能有时候进不去，刷新一下就好了）

我把下载好的测试包解压到F盘进行测试，读者可自行解压，在输入命令时更改相应路径即可，下面是源程序代码（代码来自袁梅宇的《数据挖掘与机器学习WEKA应用技术与实践》，进行了小部分修改）

package wekalearning.classifiers;
    
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileNotFoundException;
    import java.io.FileOutputStream;
    import java.io.FileReader;
    import java.io.ObjectInputStream;
    import java.io.ObjectOutputStream;
    import java.io.Reader;
    import java.io.Serializable;
    import java.io.StringReader;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
    import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
    import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
    import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
    
    import weka.classifiers.Classifier;
    import weka.classifiers.trees.J48;
    import weka.core.Attribute;
    import weka.core.DenseInstance;
    import weka.core.Instance;
    import weka.core.Instances;
    import weka.core.Utils;
    import weka.filters.Filter;
    import weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector;
    
    public class MessageClassifier implements Serializable {
    
    	private static final long serialVersionUID = -6705084686587638940L;
    	private Instances m_Data = null;// 迄今收集到的训练数据
    	private StringToWordVector m_Filter = new StringToWordVector();// 用于生成单词计数的过滤器
    	private Classifier m_Classifier = new J48();// 实际的分类器
    	private boolean m_UpToData;// 模型是否为最新
    	
    	/**
    	 * 构建空训练集
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public MessageClassifier() throws Exception {
    		String nameOfDataset = "MessageClassificationProblem";
    		
    		List<Attribute> attributes = new ArrayList<Attribute>();// 创建的属性列表
    		
    		attributes.add(new Attribute("Message", (List<String>) null));// 添加属性以保存文本信息
    		
    		List<String> classValues = new ArrayList<String>();// 添加类别属性
    		classValues.add("miss");
    		classValues.add("hit");
    		attributes.add(new Attribute("Class", classValues));
    		
    		m_Data = new Instances(nameOfDataset, (ArrayList<Attribute>) attributes, 100);// 创建初始容量为100的数据集
    		
    		m_Data.setClassIndex(m_Data.numAttributes() - 1);// 设置类别索引
    	}
    	
    	/**
    	 * 使用给定的训练文本信息更新模型
    	 * @param message
    	 * @param classValue
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public void updateData(String message, String classValue) throws Exception {
    		Instance instance = makeInstance(message, m_Data);// 把文本信息转换为实例
    		
    		instance.setClassValue(classValue);// 为实例设置类别值
    		
    		m_Data.add(instance);// 添加实例到训练数据
    		m_UpToData = false;
    		
    		System.err.println("更新模型成功！");
    	}
    	
    	/**
    	 * 分类给定的文本消息
    	 * @param message
    	 * @throws Exception
    	 */
    	public void classifyMessage(String message) throws Exception {
    		if (m_Data.numInstances() == 0) {// 检查是否已构建分类器
    			throw new Exception("无可用分类器!");
    		}
    		
    		if (!m_UpToData) {// 检查分类器和过滤器是否为最新
    			m_Filter.setInputFormat(m_Data);// 初始化过滤器，并告知输入格式
    			
    			Instances filteredData = Filter.useFilter(m_Data, m_Filter);// 从训练数据生成单词计数
    			
    			m_Classifier.buildClassifier(filteredData);// 重建分类器
    			m_UpToData = true;
    		}
    		
    		Instances testset = m_Data.stringFreeStructure();// 形成单独的小测试集，该文本信息不会添加到m_Data的字符串属性当中
    		
    		Instance instance = makeInstance(message, testset);// 使文本信息成为实例
    		
    		m_Filter.input(instance);// 过滤实例
    		Instance filteredInstance = m_Filter.output();
    		
    		double predicted = m_Classifier.classifyInstance(filteredInstance);// 获取预测类别值的索引
    		
    		System.err.println("文本信息分类为:" + m_Data.classAttribute().value((int) predicted));
    	}
    	
    	/**
    	 * 将文本信息转换为实例的方法
    	 * @param text
    	 * @param data
    	 * @return
    	 */
    	private Instance makeInstance(String text, Instances data) {
    		Instance instance = new DenseInstance(2);// 创建一个属性数量为2，权重为1，全部值都为缺失的实例
    		
    		Attribute messageAtt = data.attribute("Message");// 设置文本信息属性的值
    		instance.setValue(messageAtt, messageAtt.addStringValue(text));
    		
    		instance.setDataset(data);// 让实例能够访问数据集中的属性信息
    		
    		return instance;
    	}
    	
    	/**
    	 * 主方法
    	 * 可以识别以下参数
    	 * -E
    	 * 文本是否为英文。默认为中文，省略该参数
    	 * -m 文本信息文件
    	 * 指向一个文件，其中包含待分类的文本信息，或用于更新模型的文本信息
    	 * -c 类别标签
    	 * 如果要更新模型，使用本参数输入文本信息的类别标签。省略表示需要对该文本进行分类
    	 * -t 模型文件
    	 * 包含模型的文件。如果不存在则自动创建。
    	 * @param options 命令行选项
    	 */
    	public static void main(String[] options) {
    		try {
    			String messageName = Utils.getOption('m', options);// 读入文本信息文件，存储为字符串
    			if (messageName.length() == 0) {
    				throw new Exception("必须提供文本信息文件的名称!");
    			}
    			FileReader m = new FileReader(messageName);
    			StringBuffer message = new StringBuffer();
    			int l;
    			while ((l = m.read()) != -1) {
    				message.append((char) l);
    			}
    			m.close();
    			
    			boolean isEnglish = Utils.getFlag('E', options);// 检查文本是否为英文
    			if (!isEnglish) {// 只有汉字需要进行中午分词
    				Analyzer ikAnalyzer = new IKAnalyzer();
    				Reader reader = new StringReader(message.toString());
    				TokenStream stream = (TokenStream) ikAnalyzer.tokenStream("", reader);
    				CharTermAttribute termAtt = (CharTermAttribute) stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    				message = new StringBuffer();
    				while (stream.incrementToken()) {
    					message.append(termAtt.toString() + " ");
    				}
    			}
    			
    			String classValue = Utils.getOption('c', options);// 检查是否已给定类别值
    			
    			String modelName = Utils.getOption('t', options);// 如果模型文件存在，则读入，否则创建新的模型文件
    			if (modelName.length() == 0) {
    				throw new Exception("必须提供模型文件的名称!");
    			}
    			MessageClassifier messageCl;
    			try {
    				ObjectInputStream modelInObjectFile = new ObjectInputStream(new FileInputStream(modelName));
    				messageCl = (MessageClassifier) modelInObjectFile.readObject();
    				modelInObjectFile.close();
    			} catch (FileNotFoundException e) {
    				messageCl = new MessageClassifier();
    			}
    			
    			if (classValue.length() != 0) {
    				messageCl.updateData(message.toString(), classValue);
    			} else {
    				messageCl.classifyMessage(message.toString());
    			}
    			
    			ObjectOutputStream modelOutObjectFile = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(modelName));
    			modelOutObjectFile.writeObject(messageCl);
    			modelOutObjectFile.close();
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}
    	}
    }

代码编译无错误

![70 1][]

接下来就是运行的时候啦~~

在Run Configuration下对Arguement进行设置，填入MessageClassifier -m F:\\tc-corpus-answer\\answer\\C5-Education\\C5-Education001.txt -c miss -t messageclassifier.model，手工修改目录对模型进行训练（也可以采用自动化训练，这里为了节省时间只使用了几个文档进行训练），成功后有红色的“更新模型成功！”

![70 2][]

完成对模型的训练后，接下来进行测试，在上述位置填入MessageClassifier -m F:\\tc-corpus-answer\\answer\\C5-Education\\C5-Education016.txt -t messageclassifier.model，我们可以看到成功分类为miss

![70 3][]

程序的效率并不高，仅做练习使用，不建议在大的工程项目当中使用~

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