Mallet 使用说明

MAchine Learning for LanguagE Toolkit (Mallet) 是一java 的软件包，专门用于统计自然语言处理，文本分类，主题建模，信息抽取，以及其它涉及文本的机器学习方面的应用。

a) 文本分类：它的基本思想是，用大量的训练样本训练分类器，再用些测试样本测试分类器的性能，然后保存训练好的分类器模型。当将未知类别的文本输入已训练好的分类模型时，可输出此未知类别样本所属各个类别的的概率。

b) 主题建模：主题建模用于分析大量的未标示（类别未知）的文本。通过分析这些文本，可以得出一些（个数可指定，也可默认）主题，每个主题由一些经常出现在一起的词组成。可以保存建模好的主体模型，以备推断一未知文本所属主题时所用。

c) Mallet 可以把文本转换为数学上的表达形式，从而更有效的对文本进行机器学习。这个过程是通过“管道（pipe ）”系统实现的，它可以进行分词，移除停用词，把序列转换为向量等方面的操作。具体代码可见mallet\src \cc\mallet\pipe 。

使用步骤：

一、文本分类：

1. 处理数据格式：将文本变成mallet数据文件

C:\mallet>bin\mallet import-dir --input sample-data\classify-input\* --output classify-input.mallet

--input 输入文件或文件夹

--output 输出文件.mallet

此命令是把classify-input （此名称可以根据自己的需要改，我在此命名此文件夹名为classify-input ）目录下的文件夹中的所有数据转为特征向量的形式，mallet 可用已转换好的数据格式进行训练、测试分类器等操作。

注：在此，classify-input 下有三个文件夹，分别为sport 、science 、food 。执行此命令后，系统会自动将数据分为三类，类别名称为sport 、science 、food ，三个文件夹下的数据类别分别于所属文件夹名称一一对应。

此命令等价于：

C:\mallet>java cc.mallet.classify.tui.Text2V ectors --input sample-data\ classify-input \* --output classify-input.vectors

输入单个文件可以用import-file命令，注意：input和output命令后可以跟多个文件，如

C:\mallet>bin\mallet import-svmlight --input train test --output train.mallet test.mallet

2. 训练分类器

C:\mallet>bin\mallet train-classifier --input classify-input.mallet --trainer NaiveBayes --output-classifier classifier1.classifier --training-portion 0.8 --num-trials 10

--trainer 选择训练的算法，如MaxEnt, NaiveBayes, C45, DecisionTree等，具体可以看JavaDoc API cc.mallet.classify package。本例中选择NaiveBays，此项为可选。

--training-portion 0.8，指80%的数据作为训练数据，剩下20%的作为测试数据，也可不填此项，全部数据作为训练。

--num-trials 10，表示测试10次，可选

--cross-validation 10. 也可直接使用此命令做十折交叉检验

此命令是训练、测试分类器。--input 参数的值classify-input.mallet 是第一步中生成的特征向量，--trainer 参数的值NaiveBayes 是指训练分类器的算法，可以指定其他算法，例如MaxEnt等。--training-portion 参数的值这里是0.8 ，可以根据需要设定，0.8 的意思是随机抽取classify-input.mallet 数据中的80% 当训练数据，剩下的当测试数据，用于测试已训练好的分类器的准确性等等性能指标。--output-classifier 参数的值classifier1.classifier 是所存已训练好的分类器的名称。

此命令等价于：

C:\mallet>java cc.mallet.classify.tui.V ectors2Classify --input classify-input.vectors --trainer NaiveBayes --training-portion 0.8 --output-classifier classifier1.classifier --num-trials 3

3. 预测，分类未标注文本

C:\mallet>bin\mallet classify-file --input test.txt --output - --classifier classifier1.classifier

C:\mallet>bin\mallet classify-dir --input test\* --output - --classifier classifier1.classifier

此命令是用已训练好的分类器来对一未知类别文本进行分类。--input 参数值test.txt 是要进行分类的未知类别文本的位置。--output 后面参数值“- ”意思是直接在命令行中输出所属各个类别的概率，也可存成文本形式。--classifier 参数的值是指使用的分类器名称（即，训练好的分类器）。需在bin\mallet.bat中添加

if "%CMD%"=="train-classifier" set CLASS=cc.mallet.classify.tui.V ectors2Classify

注：对未知类别文本进行分类时不需进行数据预处理，直接输入文本即可，文本中一行代表一个分类实例。

或者可用其他分类方法：

C:\mallet>java cc.mallet.classify.tui.Text2Classify --input test.txt --output - --classifier classifier1.classifier

二、主题建模

1. 转换数据格式

C:\mallet>mallet import-dir --input sample-data\topic-input --output topic-input.mallet --keep-sequence --remove-stopwords

此命令是将topic-input 目录下的所有文本转换为特征序列，--keep-sequence 参数必须有，否则会出错，因为主题建模时所用数据源就是特征序列，而不是特征向量，所以必须用--keep-sequence 此参数来限制转换数据的格式。--remove-stopwords 的意思是移除停用词。