FaceBook: Text Tag Recommendation

Text Tag Recommendation 

--------2013/12/20

一： 背景

Kaggle上 facebook招聘比赛III。

任务要求是给定文本中抽取关键词。这里称作tag吧。

训练集是Stack Exchange sites上面的大量问答文本，每一个post上面有网页的title ,body, 用户打的tags。

示比例如以下：

 

測试集是也是相同的文本信息，可是没有tags，这次比赛的任务就是让參赛者从文本中预測出文本的tags，比方上面的java，unit-testing....

 

二： 评估指标

F1-score= 2*（precision *recall）/(precision+ recall)

这里的问题是 任务是没有告诉你文本的tags数量。假设你预測tags数量过多，precision就会非常低，可是，recall相对高点。这里的任务，预測tags数量也是非常重要的一方面。

 

三：训练集和測试集数据分布

训练集有600w+的文本，tags数量1-5，训练集合中tags数量是4w+。

測试集合大约200w+。

 

 

 

 

 

 

四： tag 预測推荐算法

1： 数据预处理

最開始时候我从文本中剔除掉停用词和对词进行词干提取。可是效果没有提升。后来，我放弃停止词和词干的处理。

在progamming中有一些停止词还是有价值的。

同一时候我把类似这种词： opt/lib/unix 分开成opt，lib， unix等等。

Title所有信息。body是抽取当中text信息。

 

2： cross-validation

从600w+训练样本中抽取前100w样本做cv训练集。接着从取10w样本作为cv 測试集（事实上从取1w cv測试集和10w測试集评估结果区别不大）。

 

3：训练模型

 

3.1  文本语料

从训练样本中计算词term的词频字典，term-tag共同出现频率词典。

训练样本的文本信息仅仅包括title信息，没有body信息，一方面大量训练样本已包括足够

多的文本语料，而body含有非常多噪音数据。增加训练样本中。会造成预測F1值减少。

文本语料中採用2-grams和1-grams。相对仅仅用1-grams，F1在測试集上表现能提高0.02的精度。

 

去除掉一些低频词，低频tag，高频词。

低频的，我们觉得不可靠。

 

def is_pass_record(prob_term_1,prob_target_1,prob_term_1_target_1,):

    

    :            

        

        

    if prob_term_1 < 0.00001 or prob_target_1< 0.00001 or prob_term_1 > 0.1 :

         

    

   

 

 

3.2 计算单词和tag的相关性得分

 

（1）互信息相关得分

 

Mutual_Score(term,.tag)  =  P(tag| term) -P(tag)

 

(2) z-score相关得分：

Z_Score(term, tag) = 

 

 

 

(3) Ensemble 相关得分

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaGVyb19mYW50YW8=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />

先对Mutual_Score 和Z_Score进行归一化：

Ensemble过程中mutual score 的权重分配是0.7 和 z-score的权重是0.3。

 

（4）词的权重

依据训练样本。计算词的权重。不同单词，它关联的tags是否是终于预測的tag的重要程度不一样。

 

方法有两种： 

方法1：tf-idf值作为单词的重要性值。

方法2： entropy值作为词重要性

依据上面得到词频和词-tag频值，能够计算Wj值

同一时候归一化中分母换成norm-2 ：

 

 

终于採用了entropy值作为词的权重。

 

 

4： 预測模型

4.1 预測样本文本信息

预測文本信息主要是通过get_ensemble_title_and_body(title, body)函数得到的。综合利用title和body文本信息。

 

def extract_body(body):

    body_term = body.split()

    body_li = []

    body_li.extend(body_term[:])

    body_li.extend(body_term[-:-])

    

    text = ' '.join(body_li)   

    

    return text

 

def get_ensemble_title_and_body(title, body):

    

    title_w = 

    doc = (title + ' ') * title_w + body

return doc

 

 

4.2 预測

（1）通过4.1获得每一个post的文本信息，根本文本中单词的权重和单词-tag关联性预測tags：

 

 

（2）获取得分最高的前5个tags。

pred_tags = [[tag ,w] for tag, w in pred_tags_dict.iteritems()]        

pred_tags = heapq.nlargest(, pred_tags, key=])

 

（3）预測终于tag数目

 依据pred_tags的tag得分。把低得分的tag去掉。

Threshold设定为0.7

 

def get_estimate_tags_num_by_association_prob(pred_tags):

    

    threshold = 0.7

    

    i = 

    sum_w = 

    total = np.sum([item[] for item in pred_tags])

    for item in pred_tags:

        sum_w += item[]

        i +=

        if sum_w > threshold * total:

            break

    

    return i

这一步提升非常明显，提升0.03左右。

 

（4）cv结果

cv 10w结果大约在0.508。

precision:  0.505054166667

recall:  0.511442333333

F1-Score:  0.508228176801

 

 

（5）最后提交

这次比赛的的測试集中大约有119w的測试样本在训练集合中出现。约占整体样本的60%。

所以，第一步从測试集中把这119w样本找出来，用训练集中相应的tag预測。剩下40%的样本用上面的说的关联预測算法来做。

找相同文档的算法：

给每一个训练集单词建立倒排索引（这次把训练样本中去除停用词和词干处理。且是binary索引，不考虑tf-idf）。

 

Kaggle 上leaderboard上。我是最后2周才增加的(2013/12/08提交第一次结果。2013/12/20 比赛结束)。提交了7个结果，结果为0.72，（最高是0.81）

排名是 93, 总的队伍数目是367. 大约25% 左右。这里说明下，0.72相应的的cv结果仅仅有0.39左右。

 

 

所以，我在比赛结束后的优化结果是cv是0.50，相信leaderboard上的结果会有相对较高的提升，兴许加上结果， 结果是

 

 

 

 

 

五：总结

这次kaggle比赛。对text挖掘有了比較不错的提高，在实验中，试验了非常多方案。比方KNN，topic model。

 KNN的速度太慢，即使在建立tf-idf倒排索引的情况下。依旧满足不了需求，同一时候在这次比赛中knn精度也没什么好的表现，值得提到的是，对于类似文本的寻找算法，能够借鉴Wand算法来提升速度，这也是这个数据集兴许能够再做的地方，text去重性能计算。Topic model是一个组粒度的预測方法。对于本次样本中基本上都是program 文本，所以这种粗粒度的预測方法效果非常差。

能够总结一句话：通过实验，我们才干知道什么方法才是可行的。什么是不可行的。

 

 

 

六 ： 參考文献：

[1]  http://www.kaggle.com/c/facebook-recruiting-iii-keyword-extraction

[2]  Stanley C, Byrne M D. Predicting Tags for StackOverflow Posts[J].

[3]  司宪策. 基于内容的社会标签推荐与分析研究 [D][D]. 北京: 清华大学计算机科学与技术系, 2010.

[4]  Eisterlehner F, Hotho A, Jäschke R. ECML PKDD Discovery Challenge 2009 (DC09)[J]. CEUR-WS. org, 2009, 497.