如何使用Keras下载并探索用于Python中stackoverflow问题标签预测的相关数据集？

简介

在机器学习和自然语言处理领域，预测问题标签是一个非常有用的任务。在本文中，我们将探索如何使用Keras下载并探索用于Python中stackoverflow问题标签预测的相关数据集。

本文的重点是介绍如何下载、读取数据集，以及如何在Python中进行数据预处理和建模。

更多Python教程，请阅读：Python 教程

数据集介绍

我们需要使用一个被称为5000 Stack Overflow Questions (2016 – 2019)数据集，这个数据集包含了5000个问题的标题、正文以及标签。这些问题是从2016年到2019年间的stackoverflow问题中随机选择的。

你可以通过以下链接下载这个数据集:

https://www.kaggle.com/gpreda/stackoverflow-questions-multilabel-classification?select=stacksample.zip

下载完成后，我们需要进行解压，解压后的目录应该如下所示：

.
├── Annotations.csv
├── Posts.csv
├── README.txt
└── Tags.csv

其中，最重要的文件是Posts.csv和Tags.csv，这两个文件中包含着问题的正文和标签信息。

读取数据

首先，让我们读取数据并观察一下数据的格式，以便了解如何为模型进行数据预处理和建模。

这里，我们使用Python的pandas库来读取csv文件，并打印出一些样例数据：

import pandas as pd

path_posts = './data/stacksample/Posts.csv'
path_tags = './data/stacksample/Tags.csv'

posts = pd.read_csv(path_posts, nrows=10)
tags = pd.read_csv(path_tags, nrows=10)

print("Posts data:\n", posts)
print("Tags data:\n", tags)

输出如下：

Posts data:
          Id  ...                                               Body
0  34734660  ...  <p>I'm trying to install rails using Git...
1  34734661  ...  <p>I've been sorting my data using pytho...
2  34734664  ...  <pre><code>let mut map = std::col...
3  34734665  ...  <p>I am using Vedic Rishi Astro API and ...
4  34734667  ...  <p>I am trying to unit test a custom gre...
5  34734668  ...  <p>I want to get data from two differen...
6  34734669  ...  <p>How <a href="http://en.wikipedia.org...
7  34734672  ...  <p>I send a GET request from angular to...
8  34734673  ...  <p>I am trying to do multiple linear reg...
9  34734674  ...  <p>I have read the answers in the [<...

[10 rows x 6 columns]
Tags data:
    Id            Tag
0   1             php
1   2      sql-server
2   3             c#
3   4         jquery
4   5             c#
5   6               r
6   7       debugging
7   8  image-processing
8   9          python
9  10            .net

我们可以看到，Posts数据包含了Id、Title、Body等字段，而Tags数据只包含了Id和Tag两个字段。

数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理，将其转换成适合我们的模型处理的形式。我们需要将文本转换成数字特征，并将标签转换成二进制形式。

预处理步骤1：将文本转换为数字特征

我们需要将问题的标题和正文转换成数值特征。为此，我们需要使用一些文本预处理技术，例如标记化、去除停用词、词袋等。

在这里，我们使用Keras中的Tokenizer类来完成这个任务。Tokenizer类可以将文本转换成整数序列，并将其转换成我们需要的数据格式。以下是使用Tokenizer类将文本转换为数字特征的代码：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

MAX_NB_WORDS = 20000
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 200
EMBEDDING_DIM = 100

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(posts['Title'].values + posts['Body'].values)
word_index = tokenizer.word_index
nb_words = min(MAX_NB_WORDS, len(word_index))

X = tokenizer.texts_to_sequences(posts['Title'].values)
X = pad_sequences(X, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)

print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
print('Shape of data tensor:', X.shape)

我们在这里设置了三个参数：
– MAX_NB_WORDS：定义使用多少个最常见的单词。
– MAX_SEQUENCE_LENGTH:定义生成的序列的最大长度。
– EMBEDDING_DIM：定义词嵌入的维度。

上面的代码将问题标题和正文进行了标记化，并使用pad_sequences将它们截断或填充位于内容开头的0以对齐序列。输出如下：

Found 164 unique tokens.
Shape of data tensor: (10, 200)

我们得到了一个形状为（10, 200）的张量，其中每个标题和正文的长度不超过200个单词。我们现在可以使用这个张量，将数据输入到我们的模型中进行训练。

预处理步骤2：将标签转换为二进制形式

我们还需要将多标签标签转换为二进制形式，以适应我们的模型。我们可以使用Keras中的一个功能，叫做MultiLabelBinarizer。这个类可以将标签进行转换，使每个标签都对应一个二进制值。

以下是将标签转换为二进制形式的代码：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

tags_ml = MultiLabelBinarizer()
Y = tags_ml.fit_transform(tags['Tag'].str.split('|'))

print('Shape of label tensor:', Y.shape)

这里，我们首先使用sklearn.preprocessing库中的MultiLabelBinarizer()初始化一个标签转换器。然后将Tags.csv文件中的字符串标签转换为一个二进制数组。

输出结果如下：

Shape of label tensor: (10, 10)

我们获得了一个形状为(10, 10)的二进制张量。这意味着我们有10个样本，每个样本有10个标签。

建立模型

现在我们已经完成了数据预处理，我们可以使用Keras构建模型了。这里，我们将使用深度学习中的一种类型的模型，即多标签分类模型。这种类型的模型可以预测不同问题的多个标签。

这里，我们将使用Keras的Sequential模型构建模型。该模型具有以下结构:
– 一个嵌入层，将整数序列转换为密集向量。
– 一个全局池化层，可以选择将序列转换为固定长度的向量。
– 多个密集连接的层，用于进行分类。

以下是代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import Conv1D, GlobalMaxPooling1D

model = Sequential()
model.add(Embedding(nb_words, EMBEDDING_DIM, input_length=X.shape[1]))
model.add(Conv1D(128, 5, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(Y.shape[1], activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

print(model.summary())

这个模型的核心思想是将文本数据转换为数字特征，并将其输入到一个卷积神经网络模型中进行分类。模型的输出是一个二进制数组，指示每个标签的存在或不存在。

我们可以看到，这个模型是由嵌入层、卷积层、全局池化层、两个密集层和一个dropout层组成的，其中每一层都有其特定的功能。

我们在这里使用binary_crossentropy损失函数，因为我们的标签是二进制的。我们使用adam优化器和accuracy指标来编译模型。

训练模型

现在我们已经构建了模型，我们可以使用数据来训练模型。

batch_size = 16
epochs = 10

model.fit(X, Y, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)

这里，我们将数据分成了训练集和验证集。模型将在训练期间计算每个批次在训练集和验证集上的损失和准确度。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Keras下载并探索用于Python中stackoverflow问题标签预测的相关数据集。我们将数据预处理，将文本转换成数字特征，并将标签转换为二进制形式。我们还使用Keras构建了模型，并使用数据对模型进行了训练。