Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类
软件：IDEA2014、Maven、HanLP、JDK； 用到的知识：HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition; 用到的数据集：http://www.threedweb.cn/thread-1288-1-1.html（不需要下载，已经包含在工程里面）； 工程下载：https://github.com/fansy1990/hanlp-test。 问题描述 现在有一个中文文本数据集，这个数据集已经对其中的文本做了分类，如下： 其中每个文件夹中含有个数不等的文件，比如环境有200个，艺术有248个；同时，每个文件的内容基本上就是一些新闻报道或者中文描述，如下：现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。 解决思路： 2.1 文本预处理： 1. 由于文件的编码是GBK的，读取到Spark中全部是乱码，所以先使用Java把代码转为UTF8编码； 2. 由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中； 其存储的格式为： 每行： 文件名.txtt文件内容 如： 41.txt 【 日 期 】199601....这样子的话，就可以通过.txtt 来对每行文本进行分割，得到其文件名以及文件内容，这里每行其实就是一个文件了。 2.2 分词 分词直接采用HanLP的分词来做，HanLP这里选择两种：Standard和NLP(还有一种就是HighSpeed，但是这个木有用户自定义词典，所以前期考虑先用两种)，具体参考：https://github.com/hankcs/HanLP ; 2.3 词转换为词向量 在Kmeans算法中，一个样本需要使用数值类型，所以需要把文本转为数值向量形式，这里在Spark中有两种方式。其一，是使用TF-IDF；其二，使用Word2Vec。这里暂时使用了TF-IDF算法来进行，这个算法需要提供一个numFeatures，这个值越大其效果也越好，但是相应的计算时间也越长，后面也可以通过实验验证。2.4 使用每个文档的词向量进行聚类建模在进行聚类建模的时候，需要提供一个初始的聚类个数，这里面设置为10，因为我们的数据是有10个分组的。但是在实际的情况下，一般这个值是需要通过实验来验证得到的。2.5 对聚类后的结果进行评估这里面采用的思路是： 得到聚类模型后，对原始数据进行分类，得到原始文件名和预测的分类id的二元组(fileName,predictId)； 针对（fileName，predictId），得到（fileNameFirstChar ,fileNameFirstChar.toInt - predictId）的值，这里需要注意的是fileNameFirstChar其实就是代表这个文件的原始所属类别了。 这里有一个一般假设，就是使用kmeans模型预测得到的结果大多数是正确的，所以fileNameFirstChar.toInt-predictId得到的众数其实就是分类的正确的个数了（这里可能比较难以理解，后面会有个小李子来说明这个问题）； 得到每个实际类别的预测的正确率后就可以去平均预测率了。 改变numFeatuers的值，看下是否numFeatures设置的比较大，其正确率也会比较大？ 具体步骤：3.1 开发环境--Maven 首先第一步，当然是开发环境了，因为用到了Spark和HanLP，所以需要在pom.xml中加入这两个依赖：其版本为：portable-1.3.4.version>、1.6.0-cdh5.7.3.version>。3.2 文件转为UTF-8编码及存储到一个文件这部分内容可以直接参考：src/main/java/demo02_transform_encoding.TransformEncodingToOne 这里的实现，因为是Java基本的操作，这里就不加以分析了。 3.3 Scala调用HanLP进行中文分词 Scala调用HanLP进行分词和Java的是一样的，同时，因为这里有些词语格式不正常，所以把这些特殊的词语添加到自定义词典中，其示例如下： 作者：fansy1990 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/77577061 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！运行完成后，即可得到分词的结果，如下：考虑到使用方便，这里把分词封装成一个函数：输入即是一个中文的文本，输出就是分词的结果，同时去掉了一些常用的停用词。 3.4 求TF-IDF在Spark里面求TF-IDF，可以直接调用Spark内置的算法模块即可，同时在Spark的该算法模块中还对求得的结果进行了维度变换（可以理解为特征选择或“降维”，当然这里的降维可能是提升维度）。代码如下：变量docs是一个DataFrame[fileName, sentence_words] ,经过HashingTF后，变成了变量 featurizedData ,同样是一个DataFrame[fileName,sentence_words, rawFeatures]。这里通过setInputCol以及SetOutputCol可以设置输入以及输出列名（列名是针对DataFrame来说的，不知道的可以看下DataFrame的API）。接着，经过IDF模型，得到变量 rescaledData ，其DataFrame[fileName,sentence_words, rawFeatures, features] 。执行结果为：3.5 建立KMeans模型直接参考官网给定例子即可：这里有计算cost值的，但是这个值评估不是很准确，比如我numFeature设置为2000的话，那么这个值就很大，但是其实其正确率会比较大的。3.6 模型评估这里的模型评估直接使用一个小李子来说明：比如，现在有这样的数据：其中，1开头，2开头和4开头的属于同一类文档，后面的0,3,2,1等，代表这个文档被模型分类的结果，那么可以很容易的看出针对1开头的文档，其分类正确的有4个，其中("123.txt",3)以及（“126.txt”,1）是分类错误的结果，这是因为，在这个类别中预测的结果中0是最多的，所以0是和1开头的文档对应起来的，这也就是前面的假设。 把同一类文档分到同一个partition中； 这里的file_index，是对不同类的文档进行编号，这个编号就对应每个partition，看MyPartitioner的实现： 针对每个partition进行整合操作：在整合每个partition之前，我们先看下我们自定义的MyPartitioner是否在正常工作，可以打印下结果： 运行如下：其中第一列代表每个partition的id，第二列是数据，发现其数据确实是按照预期进行处理的；接着可以针对每个partition进行数据整合：在整合之前先执行一个map操作，把数据变成（(fileNameFirstChar, fileNameFirstChar.toInt - predictId), 1），其中fileNameFirstChar代表文件的第一个字符，其实也就是文件的所属实际类别，后面的fileNameFirstChar.toInt-predictId 其实就是判断预测的结果是否对了，这个值的众数就是预测对的；最后一个值代码前面的这个键值对出现的次数，其实就是统计属于某个类别的实际文件个数以及预测对的文件个数，分别对应上面的total和total_right变量；输出结果为：(4,6,3)(1,6,4)(2,6,4)发现其打印的结果是正确的，第一列代表文件名开头，第二个代表属于这个文件的个数，第三列代表预测正确的个数这里需要注意的是，这里因为文本的实际类别和文件名是一致的，所以才可以这样处理，如果实际数据的话，那么mapPartitions函数需要更改。 针对数据结果进行统计：最后只需要进行简单的计算即可： 输出结果为： 实验 设置不同的numFeature，比如使用200和2000，其对比结果为： 所以设置numFeatures值越大，其准确率也越高，不过计算也比较复杂。 总结 HanLP的使用相对比较简单，这里只使用了分词及停用词，感谢开源； Spark里面的TF-IDF以及Word2Vector使用比较简单，不过使用这个需要先分词； 这里是在IDEA里面运行的，如果使用Spark-submit的提交方式，那么需要把hanpl的jar包加入，这个有待验证； 文章来源于fansy1990的博客
