三个短文本数据集及其分类聚类基准

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【本文相关数据和代码】参见[Github, https://github.com/jacoxu/STC2]

@article{xu2017self,
title={Self-Taught Convolutional Neural Networks for Short Text Clustering},
author={Xu, Jiaming and Xu, Bo and Wang, Peng and Zheng, Suncong and Tian, Guanhua and Zhao, Jun and Xu, Bo},
journal={Neural Networks},
doi = “http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2016.12.008“,
year={2017}
}

三个数据集分别来自SearchSnippets, StackOverflow和Biomedical.

SearchSnippets: 由Phan等人[2]利用预先定义好的8个领域短语词在搜索引擎中检索出的文本片段做为短文本，共搜集到12,340条数据。其领域包括商业、计算机、健康和教育等。最大句子长度为38，平均句子长度为17.88，词典大小为30,642。
StackOverflow: 我们从IT技术问答社区StackOverflow数据[3]中选取20类不同标签的问题标题做为短文本，共搜集到20,000条数据。其标签包含svn, oracle, bash 和apache等。最大句子长度为34，平均句子长度为8.31，词典大小为22,956。
Biomedical: 我们从国际知名生物医学类平台BioASQ的官方数据[4]中选取20类MeSH主题下的论文标题做为短文本，共搜集到20,000条数据。其主题包含aging, chemistry, cats和erythrocytes等。最长句子长度为53，平均句子长度为12.88，词典大小为18,888。

其中，数据集的聚类结果参见论文[1], 分类准确度（ACC）简单汇总如下：

Classification Methods SearchSnippets StackOverflow Biomedical
SVM-Linear (TF) 67.72 83.70 71.48
SVM-Linear (TFIDF) 70.96 84.55 71.55
SVM-Kernel (TF) 62.32 79.05 68.73
SVM-Kernel (TFIDF) 64.78 82.23 70.85
SVM-Linear (AE) 87.15 81.90 62.75
SVM-Kernel (AE) 87.63 81.43 62.80

其中，文本分类器采用线性SVM和基于高斯核的SVM，特征分别采用词频特征(TF)，TFIDF和平均词向量(AE)。基线方法Baseline的实现代码如下，完整数据和代码见[github]：

  1. clear; clc;   
  2. dataset=’SearchSnippets’; %SearchSnippets, StackOverflow, Biomedical   
  3. method = ‘SVM’; % SVM(Support Vector Machine)   
  4. isKernel = 0; %1: SVM Gaussian Kernel; 0: SVM Linear Kernel.   
  5. Weighting = ‘TF’; %TF, TFIDF or AE(Average Embedding)   
  6. dataStr=[‘./../../dataset/’,dataset,’-lite.mat’];   
  7. load(dataStr);   
  8. rand(‘state’,0)   
  9. randn(‘state’,0)   
  10. %%   
  11. disp(‘Step 1 get the train and test data …’)   
  12. % TFIDF   
  13. if (strcmp(Weighting,’TF’))   
  14.     testFea = fea(testIdx, :);   
  15.     trainFea = fea(trainIdx, :);   
  16.     testGnd = gnd(testIdx, :);   
  17.     trainGnd = gnd(trainIdx, :);   
  18. elseif (strcmp(Weighting,’TFIDF’))   
  19.     testFea = fea(testIdx, :);   
  20.     trainFea = fea(trainIdx, :);   
  21.     testGnd = gnd(testIdx, :);   
  22.     trainGnd = gnd(trainIdx, :);       
  23.     [trainFea, testFea] = tf_idf(trainFea, testFea);   
  24. elseif (strcmp(Weighting,’AE’))   
  25.     dataStr=[‘./../../dataset/’,dataset,’-STC2.mat’];   
  26.     load(dataStr);   
  27.     parameters.wordDim = 48;   
  28.     parameters.vocSize = size_vocab;   
  29.     disp(‘AE: Generate verage embedding vectors …’)   
  30.     % Step a. Generate word vector sets  
  31.     CR_E = randi([-25,25],parameters.wordDim,parameters.vocSize)/100;   
  32.     disp(strcat(‘Number of weights E:’,num2str(size(CR_E))));   
  33.     vocab_emb_length = length(vocab_emb_Word2vec_48(1,:));   
  34.     if vocab_emb_length > size_vocab   
  35.         error([‘Error, and the size fo vocab_emb is:’,vocab_emb_length])   
  36.     end   
  37.     CR_E(1:parameters.wordDim,vocab_emb_Word2vec_48_index) = vocab_emb_Word2vec_48(1:parameters.wordDim,1:vocab_emb_length);   
  38.     % Step b. Average Embedding   
  39.     textSize = length(fea_All(:,1));   
  40.     fea =[];   
  41.     for i=1:textSize   
  42.         tmp_fea_vector_weight = repmat(fea_All(i,find(fea_All(i,:)>0)),parameters.wordDim,1);   
  43.         tmp_fea_vector_matrix = CR_E(:,find(fea_All(i,:)>0)) .* tmp_fea_vector_weight;   
  44.         tmp_fea_vector = sum(tmp_fea_vector_matrix,2);   
  45.         fea(i,:) = tmp_fea_vector’;   
  46.         if mod(i,2000) == 0   
  47.             disp([‘has averaged embedding number:’,num2str(i)]);   
  48.         end   
  49.     end   
  50.     testFea = fea(testIdx, :);   
  51.     trainFea = fea(trainIdx, :);   
  52.     testGnd = gnd(testIdx, :);   
  53.     trainGnd = gnd(trainIdx, :);   
  54.     %   
  55. end   
  56. testFea = normalize(testFea);   
  57. trainFea = normalize(trainFea);   
  58. %%   
  59. disp(‘step 2 train model …’)   
  60. if (strcmp(method,’SVM’))   
  61.     trainFea = sparse(trainFea);   
  62.     testFea = sparse(testFea);   
  63.     if ~isKernel   
  64.         disp(‘start train linear SVM model …’)   
  65.         model = train(trainGnd, trainFea, ‘-q’);   
  66.         disp(‘start predict test data via linear SVM …’)   
  67.         disp(‘step 3 predict test data …’)   
  68.         [predict_label, accuracy, predict_scores] = predict(testGnd, testFea, model, ‘-b 1’);   
  69.     else  
  70.         disp(‘start train kernel SVM model …’)   
  71.         model = svmtrain(trainGnd, trainFea, ‘-t 0’);   
  72.         disp(‘start predict test data via kernel SVM model …’)   
  73.         disp(‘step 3 predict test data …’)   
  74.         [predict_label, accuracy, predict_scores] = svmpredict(testGnd, testFea, model);   
  75.     end   
  76. end   
  77. AC = length(find(predict_label == testGnd))/length(testGnd)*100;   
  78. disp([‘Accuracy is ‘,num2str(AC)])   
  79.   

[1]. J Xu, B Xu, P Wang, S Zheng, G Tian, J Zhao, B Xu. Self-Taught Convolutional Neural Networks for Short Text Clustering. Neural Networks, 2017.
[2]. X.-H. Phan, L.-M. Nguyen, S. Horiguchi, Learning to classify short and sparse text & web with hidden topics from large-scale data collections, WWW, 2008.
[3]. https://www.kaggle.com/c/predict-closed-questions-on-stack-overflow/download/train.zip
[4]. http://participants-area.bioasq.org/

本文出自：http://jacoxu.com/short_text_4_cluster_and_classification

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