Comment implémenter un algorithme de classification de texte en C#

Comment implémenter un algorithme de classification de texte en C#

La classification de texte est une tâche classique d'apprentissage automatique dont le but est de classer des données textuelles données dans des catégories prédéfinies. En C#, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques et algorithmes d’apprentissage automatique courants pour implémenter la classification de texte. Cet article explique comment utiliser C# pour implémenter des algorithmes de classification de texte et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Prétraitement des données

Avant la classification du texte, nous devons prétraiter les données du texte. Les étapes de prétraitement comprennent la suppression des mots vides (mots dénués de sens tels que « a » et « le »), la segmentation des mots et la suppression de la ponctuation. En C#, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces telles que NLTK (Natural Language Toolkit) ou Stanford.NLP pour vous aider dans ces opérations.

Ce qui suit est un exemple de code pour le prétraitement de texte à l'aide de Stanford.NLP :

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Stanford.NLP.Coref;
using Stanford.NLP.CoreLexical;
using Stanford.NLP.CoreNeural;
using Stanford.NLP.CoreNLP;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Coref;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Lexical;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Parser;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Sentiment;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Tokenize;
using Stanford.NLP.CoreNLP.Transform;

namespace TextClassification
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var pipeline = new StanfordCoreNLP(Properties);

            string text = "This is an example sentence.";
            
            var annotation = new Annotation(text);
            pipeline.annotate(annotation);

            var sentences = annotation.get(new CoreAnnotations.SentencesAnnotation().GetType()) as List<CoreMap>;
            foreach (var sentence in sentences)
            {
                var tokens = sentence.get(new CoreAnnotations.TokensAnnotation().GetType()) as List<CoreLabel>;
                foreach (var token in tokens)
                {
                    string word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.getClass()) as string;
                    Console.WriteLine(word);
                }
            }            
        }
    }
}

2. Extraction de fonctionnalités

Avant la classification de texte, nous devons convertir les données textuelles en caractéristiques numériques. Les méthodes d'extraction de fonctionnalités couramment utilisées incluent Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec, etc. En C#, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces telles que SharpnLP ou Numl pour faciliter l'extraction de fonctionnalités.

Ce qui suit est un exemple de code pour l'extraction de caractéristiques d'un modèle en sac de mots à l'aide de SharpnLP :

using System;
using System.Collections.Generic;
using Sharpnlp.Tokenize;
using Sharpnlp.Corpus;

namespace TextClassification
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var tokenizer = new TokenizerME();
            var wordList = new List<string>();

            string text = "This is an example sentence.";

            string[] tokens = tokenizer.Tokenize(text);
            wordList.AddRange(tokens);

            foreach (var word in wordList)
            {
                Console.WriteLine(word);
            }
        }
    }
}

3. Création d'un modèle et formation

Après avoir terminé le prétraitement des données et l'extraction des caractéristiques, nous pouvons utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer un modèle de classification. et réaliser le train miniature. Les algorithmes de classification couramment utilisés incluent Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, etc. En C#, des bibliothèques tierces telles que Numl ou ML.NET peuvent être utilisées pour faciliter la création et la formation de modèles.

Ce qui suit est un exemple de code pour entraîner un modèle de classification Naive Bayes à l'aide de Numl :

using System;
using Numl;
using Numl.Supervised;
using Numl.Supervised.NaiveBayes;

namespace TextClassification
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var descriptor = new Descriptor();

            var reader = new CsvReader("data.csv");
            var examples = reader.Read<Example>();

            var model = new NaiveBayesGenerator(descriptor.Generate(examples));

            var predictor = model.Generate<Example>();

            var example = new Example() { Text = "This is a test sentence." };

            var prediction = predictor.Predict(example);

            Console.WriteLine("Category: " + prediction.Category);
        }
    }

    public class Example
    {
        public string Text { get; set; }
        public string Category { get; set; }
    }
}

Dans l'exemple de code, nous définissons d'abord un descripteur de fonctionnalité, puis utilisons CsvReader pour lire les données d'entraînement et utilisons NaiveBayesGenerator pour générer Naive Bayes Yessian. modèle de classement. Nous pouvons ensuite utiliser le modèle généré pour faire des prédictions de classification pour un nouveau texte.

Résumé

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons implémenter l'algorithme de classification de texte en C#. Tout d'abord, les données textuelles sont prétraitées, puis l'extraction des caractéristiques est effectuée et enfin, un algorithme d'apprentissage automatique est utilisé pour créer un modèle de classification et l'entraîner. J'espère que cet article vous aidera à comprendre et à appliquer les algorithmes de classification de texte en C#.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!