文章目录
- 0 前言
- 2 垃圾短信/邮件 分类算法 原理
- 2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器
- 3 数据集介绍
- 4 数据预处理
- 5 特征提取
- 6 训练分类器
- 7 综合测试结果
- 8 其他模型方法
- 9 最后
0 前言
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是
🚩 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习
该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
- 难度系数：3分
- 工作量：3分
- 创新点：4分
🧿 更多资料, 项目分享：
https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
2 垃圾短信/邮件 分类算法 原理
垃圾邮件内容往往是广告或者虚假信息，甚至是电脑病毒、情色、反动等不良信息，大量垃圾邮件的存在不仅会给人们带来困扰，还会造成网络资源的浪费；
网络舆情是社会舆情的一种表现形式，网络舆情具有形成迅速、影响力大和组织发动优势强等特点，网络舆情的好坏极大地影响着社会的稳定，通过提高舆情分析能力有效获取发布舆论的性质，避免负面舆论的不良影响是互联网面临的严肃课题。
将邮件分为垃圾邮件(有害信息)和正常邮件，网络舆论分为负面舆论(有害信息)和正面舆论，那么，无论是垃圾邮件过滤还是网络舆情分析，都可看作是短文本的二分类问题。
2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器
贝叶斯算法解决概率论中的一个典型问题：一号箱子放有红色球和白色球各 20 个，二号箱子放油白色球 10 个，红色球 30
个。现在随机挑选一个箱子，取出来一个球的颜色是红色的，请问这个球来自一号箱子的概率是多少？
利用贝叶斯算法识别垃圾邮件基于同样道理，根据已经分类的基本信息获得一组特征值的概率（如：“茶叶”这个词出现在垃圾邮件中的概率和非垃圾邮件中的概率），就得到分类模型，然后对待处理信息提取特征值，结合分类模型，判断其分类。
贝叶斯公式：
P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)
P(B|A)=当条件 A 发生时，B 的概率是多少。代入：当球是红色时，来自一号箱的概率是多少？
P(A|B)=当选择一号箱时,取出红色球的概率。
P(B)=一号箱的概率。
P(A)=取出红球的概率。
代入垃圾邮件识别：
P(B|A)=当包含"茶叶"这个单词时，是垃圾邮件的概率是多少？
P(A|B)=当邮件是垃圾邮件时，包含“茶叶”这个单词的概率是多少？
P(B)=垃圾邮件总概率。
P(A)=“茶叶”在所有特征值中出现的概率。
3 数据集介绍
使用中文邮件数据集：丹成学长自己采集，通过爬虫以及人工筛选。
数据集“data” 文件夹中，包含，“full” 文件夹和 “delay” 文件夹。
“data” 文件夹里面包含多个二级文件夹，二级文件夹里面才是垃圾邮件文本，一个文本代表一份邮件。“full” 文件夹里有一个 index
文件，该文件记录的是各邮件文本的标签。
数据集可视化：
4 数据预处理
这一步将分别提取邮件样本和样本标签到一个单独文件中，顺便去掉邮件的非中文字符，将邮件分好词。
邮件大致内容如下图：
每一个邮件样本，除了邮件文本外，还包含其他信息，如发件人邮箱、收件人邮箱等。因为我是想把垃圾邮件分类简单地作为一个文本分类任务来解决，所以这里就忽略了这些信息。
用递归的方法读取所有目录里的邮件样本，用 jieba 分好词后写入到一个文本中，一行文本代表一个邮件样本：
import re
import jieba
import codecs
import os
# 去掉非中文字符
def clean_str(string):
string = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fff]", " ", string)
string = re.sub(r"\s{2,}", " ", string)
return string.strip()
def get_data_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):
files = os.listdir(original_path)
for file in files:
if os.path.isdir(original_path + '/' + file):
get_data_in_a_file(original_path + '/' + file, save_path=save_path)
else:
email = ''
# 注意要用 'ignore'，不然会报错
f = codecs.open(original_path + '/' + file, 'r', 'gbk', errors='ignore')
# lines = f.readlines()
for line in f:
line = clean_str(line)
email += line
f.close()
"""
发现在递归过程中使用 'a' 模式一个个写入文件比 在递归完后一次性用 'w' 模式写入文件快很多
"""
f = open(save_path, 'a', encoding='utf8')
email = [word for word in jieba.cut(email) if word.strip() != '']
f.write(' '.join(email) + '\n')
print('Storing emails in a file ...')
get_data_in_a_file('data', save_path='all_email.txt')
print('Store emails finished !')
然后将样本标签写入单独的文件中，0 代表垃圾邮件，1 代表非垃圾邮件。代码如下：
def get_label_in_a_file(original_path, save_path='all_email.txt'):
f = open(original_path, 'r')
label_list = []
for line in f:
# spam
if line[0] == 's':
label_list.append('0')
# ham
elif line[0] == 'h':
label_list.append('1')
f = open(save_path, 'w', encoding='utf8')
f.write('\n'.join(label_list))
f.close()
print('Storing labels in a file ...')
get_label_in_a_file('index', save_path='label.txt')
print('Store labels finished !')
5 特征提取
将文本型数据转化为数值型数据，本文使用的是 TF-IDF 方法。
TF-IDF 是词频-逆向文档频率（Term-Frequency，Inverse Document Frequency）。公式如下：
在所有文档中，一个词的 IDF 是一样的，TF 是不一样的。在一个文档中，一个词的 TF 和 IDF
越高，说明该词在该文档中出现得多，在其他文档中出现得少。因此，该词对这个文档的重要性较高，可以用来区分这个文档。
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def tokenizer_jieba(line):
# 结巴分词
return [li for li in jieba.cut(line) if li.strip() != '']
def tokenizer_space(line):
# 按空格分词
return [li for li in line.split() if li.strip() != '']
def get_data_tf_idf(email_file_name):
# 邮件样本已经分好了词，词之间用空格隔开，所以 tokenizer=tokenizer_space
vectoring = TfidfVectorizer(input='content', tokenizer=tokenizer_space, analyzer='word')
content = open(email_file_name, 'r', encoding='utf8').readlines()
x = vectoring.fit_transform(content)
return x, vectoring
6 训练分类器
这里学长简单的给一个逻辑回归分类器的例子
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import svm, ensemble, naive_bayes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
np.random.seed(1)
email_file_name = 'all_email.txt'
label_file_name = 'label.txt'
x, vectoring = get_data_tf_idf(email_file_name)
y = get_label_list(label_file_name)
# print('x.shape : ', x.shape)
# print('y.shape : ', y.shape)
# 随机打乱所有样本
index = np.arange(len(y))
np.random.shuffle(index)
x = x[index]
y = y[index]
# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
clf = svm.LinearSVC()
# clf = LogisticRegression()
# clf = ensemble.RandomForestClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
y_pred = clf.predict(x_test)
print('classification_report\n', metrics.classification_report(y_test, y_pred, digits=4))
print('Accuracy:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
7 综合测试结果
测试了2000条数据，使用如下方法：
-
支持向量机 SVM
-
随机数深林
-
逻辑回归
可以看到，2000条数据训练结果，200条测试结果，精度还算高，不过数据较少很难说明问题。
8 其他模型方法
还可以构建深度学习模型
网络架构第一层是预训练的嵌入层，它将每个单词映射到实数的N维向量（EMBEDDING_SIZE对应于该向量的大小，在这种情况下为100）。具有相似含义的两个单词往往具有非常接近的向量。
第二层是带有LSTM单元的递归神经网络。最后，输出层是2个神经元，每个神经元对应于具有softmax激活功能的“垃圾邮件”或“正常邮件”。
def get_embedding_vectors(tokenizer, dim=100):
embedding_index = {}
with open(f"data/glove.6B.{dim}d.txt", encoding='utf8') as f:
for line in tqdm.tqdm(f, "Reading GloVe"):
values = line.split()
word = values[0]
vectors = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
embedding_index[word] = vectors
word_index = tokenizer.word_index
embedding_matrix = np.zeros((len(word_index)+1, dim))
for word, i in word_index.items():
embedding_vector = embedding_index.get(word)
if embedding_vector is not None:
# words not found will be 0s
embedding_matrix[i] = embedding_vector
return embedding_matrix
def get_model(tokenizer, lstm_units):
"""
Constructs the model,
Embedding vectors => LSTM => 2 output Fully-Connected neurons with softmax activation
"""
# get the GloVe embedding vectors
embedding_matrix = get_embedding_vectors(tokenizer)
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(tokenizer.word_index)+1,
EMBEDDING_SIZE,
weights=[embedding_matrix],
trainable=False,
input_length=SEQUENCE_LENGTH))
model.add(LSTM(lstm_units, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(2, activation="softmax"))
# compile as rmsprop optimizer
# aswell as with recall metric
model.compile(optimizer="rmsprop", loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy", keras_metrics.precision(), keras_metrics.recall()])
model.summary()
return model
训练结果如下：
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_1 (Embedding) (None, 100, 100) 901300
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 128) 117248
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 2) 258
=================================================================
Total params: 1,018,806
Trainable params: 117,506
Non-trainable params: 901,300
_________________________________________________________________
X_train.shape: (4180, 100)
X_test.shape: (1394, 100)
y_train.shape: (4180, 2)
y_test.shape: (1394, 2)
Train on 4180 samples, validate on 1394 samples
Epoch 1/20
4180/4180 [==============================] - 9s 2ms/step - loss: 0.1712 - acc: 0.9325 - precision: 0.9524 - recall: 0.9708 - val_loss: 0.1023 - val_acc: 0.9656 - val_precision: 0.9840 - val_recall: 0.9758
Epoch 00001: val_loss improved from inf to 0.10233, saving model to results/spam_classifier_0.10
Epoch 2/20
4180/4180 [==============================] - 8s 2ms/step - loss: 0.0976 - acc: 0.9675 - precision: 0.9765 - recall: 0.9862 - val_loss: 0.0809 - val_acc: 0.9720 - val_precision: 0.9793 - val_recall: 0.9883
9 最后
🧿 更多资料, 项目分享：
https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate
