R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(二,textreuse介绍)

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上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢?

于是在网上搜索了一下,真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能,而且该包较为完整,可以很好地满足要求。

现在的版本是 0.1.3,最近的更新的时间为 2016-03-28。

国内貌似比较少的用这个包来实现这个功能,毕竟R语言在运行大规模数据的性能比较差,而LSH又是处理大规模数据的办法,所以可能国内比较少的用R来执行这个算法。

回顾一下LSH的算法步骤:


1、一般的步骤是先把数据点(可以是原始数据,或者提取到的特征向量)组成矩阵;

2、第一次hash functions(有多个哈希函数,是从某个哈希函数族中选出来的)哈希成一个叫“签名矩阵(Signature Matrix)”的东西,这个矩阵可以直接理解为是降维后的数据,此时用simhash、minhash来做,第一步的hash过程可以使用不同的functions来做;

3、第二次LSH把Signature Matrix哈希一下,就得到了每个数据点最终被hash到了哪个bucket里,如果新来一个数据点,假如是一个网页的特征向量,我想找和这个网页相似的网页,那么把这个网页对应的特征向量hash一下,看看它到哪个桶里了。

那么本篇详细介绍一下textreuse包的基本功能,分为:

一、数据格式识别与导入

二、机械分词技术

三、hash函数

四、简单文本相似性比较

五、并行

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一、语料数据格式识别与导入

后续的LSH必须要用到textreuse指定的格式(类似tm包),所以数据导入过程之后还有一步数据转化的过程。所以在textreuse包中有两种方法实现以上功能:

1、直接从文件读入,同时转化为指定格式(tm包格式),函数有两个:TextReuseTextDocument、TextReuseCorpus;

2、先用常规方法读入R环境,然后转化数据格式,同样可以用上述两个函数。

这两个函数是textreuse的数据基础也是关键。两个函数在转化的过程中就可以直接分词+基本hash形成签名矩阵。当然,也可以设置以下两个函数tokenizer=NULL,hash_func=NULL,先转化,然后在自己分词与hash化。

1、TextReuseTextDocument

这是textreuse比较独特的一个读入函数。

TextReuseTextDocument(text, file = NULL, meta = list(),
  tokenizer = tokenize_ngrams, ..., hash_func = hash_string,
  minhash_func = NULL, keep_tokens = FALSE, keep_text = TRUE,
  skip_short = TRUE)

file参数可以读取文件file数据,需要设定文件目录;tokeniezer表示读入的数据自动分词;同时读入还将其直接哈希化了(hash_func)。

library(textreuse)
file <- system.file("extdata/ats/remember00palm.txt",
                    package = "textreuse")
doc <- TextReuseTextDocument(file = file, meta = list("publisher" = "ATS"),
                             tokenizer = tokenize_ngrams, n = 5,
                             keep_tokens = TRUE)

来看看官方案例,其中的tokenizer和n后续会说,n代表多元组。官方案例中是读入单个文件,不知道是否能批量读入某文件夹里的文件。但是批量读取的情况下,还是用下面的函数比较合适。

2、TextReuseCorpus

这个函数基于tm包演化而来的,跟上面的函数差不多。

TextReuseCorpus(paths, dir = NULL, text = NULL, meta = list(),
  progress = interactive(), tokenizer = tokenize_ngrams, ...,
  hash_func = hash_string, minhash_func = NULL, keep_tokens = FALSE,
  keep_text = TRUE, skip_short = TRUE)

该函数的读入文本范围比较广,txt、字符串的都没问题,如果有其他拓展名的文件可以用dir来读入。

而且可以批量导入某一个文件夹中所有的文件内容。
        如果有多个文件的基础上,也可以通过corpus[["remember00palm"]]、corpus[c("calltounconv00baxt", "lifeofrevrichard00baxt")]这样的形式选中对应的文本内容。

3、函数查看与基本内容修改

以前在使用tm包的使用就觉得转化格式之后,查看起来就不是那么方便了。同样在这有一些函数可以查看里面具体内容。

其中转化了之后的数据会带有一些信息,通过meta可以更改这些信息,比如文档的ID信息。

#查看基本信息
meta(doc)      #查看基本信息 id
tokens(doc)    #机械分词内容
wordcount(doc) #总词数
content(doc)   #查看原始内容
names(doc)     #每个文档的姓名(可修改)

其中wordcount如果有多个文件,那么就会计算每个文件的字数,这个跟table有点像。

如果需要修改其中的一些内容可以用meta。

#修改相关信息
meta(doc)$id
meta(doc, "id")
meta(doc, "date") <- 1865  

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二、机械分词技术

分词技术可以分为机械分词以及基于统计序列标注的分词技术,具体的拓展可以看我另外一篇博客的内容:NLP︱中文分词技术小结、几大分词引擎的介绍与比较

在R语言中专门用来中文分词的有jiebeR和Rwordseg,现在这两个大多数的分词技术都是基于序列标注的,所以计算量相对较大,但是文本机械相似性对分词没有那么高的要求,要求分成单个字符串的形式就可以满足要求了。

所以,textreuse就可以比较方面的实现简单的机械分词,只是把文档的内容去掉噪音+分开成字符串。

现在假如有一句话:

text <- "本次讲习班主要围绕知识获取、学习及推理技术,以及基于知识图谱的应用进展,邀请相关领域的专家学者做主题报告。"

1、机械分词——tokenize_words()

> tokenize_words(text)
 [1] "本次"   "讲习班" "主要"   "围绕"   "知识"   "获取"   "学习"   "及"     "推理"   "技术"
[11] "以及"   "基于"   "知识"   "图"     "谱"     "的"     "应用"   "进展"   "邀请"   "相关"
[21] "领域"   "的"     "专家"   "学者"   "做"     "主题"   "报告"  

从效果来看,还不错,竟然能把一些词提取出来,而且去掉了标点,而且速度较快。貌似可以再这样的分词技术上做很多后续的探究。

2、断句——tokenize_sentences

> tokenize_sentences(text)
[1] "本次讲习班主要围绕知识获取 学习及推理技术 以及基于知识图谱的应用进展 邀请相关领域的专家学者做主题报告"

断句的原理是根据标点符号的来进行。

3、多元组——tokenize_ngrams

可能对中文的支持不好,输出的格式是乱码的,所以在这不能示范中文,而是英文。

> text <- "How many roads must a man walk down? The answer is blowin' in the wind."
> tokenize_ngrams(text, n = 3)
 [1] "how many roads"   "many roads must"  "roads must a"     "must a man"
 [5] "a man walk"       "man walk down"    "walk down the"    "down the answer"
 [9] "the answer is"    "answer is blowin" "is blowin in"     "blowin in the"
[13] "in the wind"    

4、跨越式多元组——tokenize_skip_ngrams

> tokenize_skip_ngrams(text, n = 3, k = 2)
 [1] "how must walk"      "many a down"        "roads man the"      "must walk answer"
 [5] "a down is"          "man the blowin"     "walk answer in"     "down is the"
 [9] "the blowin wind"    "how roads a"        "many must man"      "roads a walk"
[13] "must man down"      "a walk the"         "man down answer"    "walk the is"
[17] "down answer blowin" "the is in"          "answer blowin the"  "is in wind"
[21] "how many roads"     "many roads must"    "roads must a"       "must a man"
[25] "a man walk"         "man walk down"      "walk down the"      "down the answer"
[29] "the answer is"      "answer is blowin"   "is blowin in"       "blowin in the"
[33] "in the wind"       

以上的3、4的多元组的具有很大的意义。但是对中文的支持一直不好,输出的中文是乱码的,这个暂时笔者没有去细致探究。

5、诗词的断句——英文场景

包的作者自己写了一个断句的函数。

> poem <- "Roses are red\nViolets are blue\nI like using R\nAnd you should too"
> string=poem
> tokenize_lines <- function(string) {
+   stringr::str_split(string, "\n+")[[1]]
+ }
>
> tokenize_lines(poem)
[1] "Roses are red"      "Violets are blue"   "I like using R"     "And you should too"

通过\来分割。

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三、hash化

 该包里面有挺多的hash函数:hashes、minhashes、rehash、hash_string

        R语言中构造hash函数也有专门的包:digest

其中hash_string(词),有n个词就hash成n个hash值;

minhash则是把文档,比如一个文档1W个词,还是固定的一个文档,300维,有一个比较有效的降维功效,同时也不会损失太多信息量,原来相似的文本表现的还是相似。

rehash则可以自己选择:

rehash(x, func, type = c("hashes", "minhashes"))

*选择用hashes还是minhashes。

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四、简单文本相似性比较

相似性距离在上篇讲过,这里不赘述。一般有两类:海明距离(用在simhash)、Jaccard距离(用在Minhash)

如果只是不hash,直接看样本的相似性,必然是Jaccard要好一些。

> a <- tokenize_words(paste("How does it feel, how does it feel?",
+                           "To be without a home",
+                           "Like a complete unknown, like a rolling stone"))
> b <- tokenize_words(paste("How does it feel, how does it feel?",
+                           "To be on your own, with no direction home",
+                           "A complete unknown, like a rolling stone"))
> #?similarity-functions
> jaccard_similarity(a, b)      #相似程度
[1] 0.65

此时可以看出jaccard的相似性距离为0.65。

当然textreuse包中同样有其他的一些距离,可以来看看:

> jaccard_dissimilarity(a, b)   #相差程度=1-相似程度
[1] 0.35
> jaccard_bag_similarity(a, b)  #最大值为0.5
[1] 0.4
> ratio_of_matches(a, b)        #在ab交叉/b总数
[1] 0.75

jaccard_dissimilarity=1-jaccard_similarity;

ratio_of_matches原理跟Jaccard差不多也是根据集合来求相似性的。

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五、并行

在求解过程中,一般来说,语料生成以及分词部分耗费计算量,可以采用并行算法,textreuse基于parallel拓展了该包的性能,可以设置核心数。但是遗憾的是不能再windows系统下设置。

options("mc.cores" = 4L)

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