摘要：是一个开源的短文本包括标题短信问题句子等分类工具包。又比如，选择被误分的样本，调用输出和的混淆表格，以了解哪些类别的特征界限比较模糊。终端输出如下第一行表示预测类别，第一列表示真实类别完整请见。
LibShortText是一个开源的Python短文本（包括标题、短信、问题、句子等）分类工具包。它在LibLinear的基础上针对短文本进一步优化，主要特性有：
- 支持多分类
- 直接输入文本，无需做特征向量化的预处理
- 二元分词（Bigram），不去停顿词，不做词性过滤
- 基于线性核SVM分类器（参见SVM原理简介：最大间隔分类器），训练和测试的效率极高
- 提供了完整的API，用于特征分析和Bad Case检验
下载并在解压后的目录下make就OK了。
注意：不支持Windows系统；Mac OS和Linux之间的库不通用
关于LibShortText的性能，我们可以拿scikit-learn的朴素贝叶斯（参见用scikit-learn实现朴素贝叶斯分类器）和SVM（也是基于LibLinear）就前文提到的网页标题分类问题进行横向对比：
| 分类器 | 准确率 | 计算时间（秒） |
|---|---|---|
| scikit-learn(nb) | 76.8% | 134 |
| scikit-learn(svm) | 76.9% | 121 |
| libshorttext | 79.6% | 49 |
测试环境为低配版MBA2013
显然LibShortText无论在准确率和效率上都要更胜一筹。
API说明虽然LibShortText提供了训练和测试的类命令行操作方式，但直接从Python脚本调用更加灵活和强大，了解和训练、预测和分析相关的API是有帮助的。
预处理
Converter模块负责将文本转化为数值化的数据集（数据格式与LibSVM相同），由于内置的分词器仅支持英文，如果要用于中文短文本的分类，就必须替换分词器（如下代码所示）。分词器是一个将文本转化为单词列表的函数，值得注意的是：分词器不会和模型一起保存，当重载模型时也必须重载分词器。
pythonfrom libshorttext.libshorttext.converter import * text_converter = Text2svmConverter() text_converter.text_prep.tokenizer = comma_tokenizer convert_text(train_file, text_converter, svm_file)
训练文本的格式如下：
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模型
LibShortText提供两组参数供训练时使用：
- train_arguments实际上是LibLinear的训练参数，可设定松弛参数C等
- feature_arguments是特征的表现形式，如词数、词频、TF-IDF等
预测
获得模型后，我们可以预测新文本的类别，LibShortText提供了两个API：
predict_text(text_file, model) -- 针对以行分隔的测试文本
predict_single_text(single_text, model) -- 针对单条文本
类别预测将返回一个PredictResult的对象，包含下列属性：
predicted_y -- 预测的类别（对单条文本预测时是字符串对象，对测试文本预测时是列表对象）
decvals -- 被预测文本对所有类别的决策变量，与文本到分类超平面的距离有关。它是一个列表而非字典对象，如果你希望和类别关联起来，可借助model的get_labels()：
pythondecvals = zip(model.get_labels(), predict_result.decvals)
true_y -- 真实的类别（仅对测试文本预测时存在）
get_accuracy() -- 获得测试的准确率（仅对测试文本预测时存在）
分析
analyzer的作用是分析LibShortText的预测结果，通过它我们可以了解哪些特征更为关键、哪些类别容易被混淆。
比如分析一条体育新闻的标题：
pythonanalyzer = Analyzer(model)
analyzer.analyze_single("国青错失绝杀0-0韩国 下轮平越南就出线")
终端输出如下：
| sports | news | game | food | porn | |
|---|---|---|---|---|---|
| …… | |||||
| 国 青 | 4.600e-01 | -1.349e-01 | -4.283e-03 | 0.000e+00 | 0.000e+00 |
| …… | |||||
| decval | 1.192e+00 | 3.396e-01 | 3.132e-01 | 2.196e-01 | 1.910e-01 |
可见「国」和「青」一起促成最关键的sports类特征。
又比如，选择被误分的样本，调用gen_confusion_table()输出sports、star和movie的混淆表格，以了解哪些类别的特征界限比较模糊。
pythonanalyzer = Analyzer(model) insts = InstanceSet(predict_result).select(wrong, with_labels(["sports", "movie", "star"])) analyzer.gen_confusion_table(insts)
终端输出如下（第一行表示预测类别，第一列表示真实类别）：
| star | movie | sports | |
|---|---|---|---|
| star | 0 | 19 | 5 |
| movie | 21 | 0 | 1 |
| sports | 15 | 4 | 0 |
完整demo请见lst_classifier.py。
来自：建造者说
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