如何在Python中使用弱监督学习算法进行查找

2023-04-17 00:00:00 算法 查找 监督

弱监督学习算法是一种在标注数据不足或标注不全的情况下进行学习的方法，它通过利用大量未标注数据和一些弱标注的数据进行训练来提高模型的泛化能力。在Python中，有多种弱监督学习的实现方法，如Snorkel、DeepScribe、Snoopy等。
以Snorkel为例，其主要流程为：收集大量未标注数据和一部分弱标注数据，然后通过定义标注函数对数据进行标注，标注函数可以是基于规则的、基于启发式的、基于一些转化规则的等多种方式，最终得到一组弱标注数据集合。接着，通过将生成的弱标注数据集合作为训练集来训练模型，得到最终的模型。
具体实现如下：
1. 安装Snorkel库

pip install snorkel
  1. 收集数据集
    以“pidancode.com”、“皮蛋编程”为例，我们需要收集一些包含这些字符串的数据作为训练集和测试集，可以从网络上爬取网页、新闻等文本数据。
  2. 定义标注函数
    我们可以定义基于规则的标注函数来标注数据集，比如：
from snorkel.labeling import labeling_function
@labeling_function()
def match_keyword(text):
    if "pidancode.com" in text or "皮蛋编程" in text:
        return 1
    else:
        return -1

这个标注函数会在数据文本中检查是否含有“pidancode.com”或“皮蛋编程”字符串，如果有就返回1，否则返回-1。
4. 构建标注数据集
把收集的数据集放入pandas DataFrame中，然后调用labeling_function()函数进行标注：

from snorkel.labeling import PandasLFApplier
lfs = [match_keyword]  # 定义标注函数数组
applier = PandasLFApplier(lfs=lfs)
L_train = applier.apply(df_train)
L_test = applier.apply(df_test)
  1. 学习模型
    把生成的弱标注数据集作为训练集输入到模型中进行训练：
from snorkel.labeling.model import LabelModel
label_model = LabelModel(cardinality=2, verbose=True)
label_model.fit(L_train, n_epochs=5000, lr=0.001, log_freq=100)
  1. 评估模型
    对测试集进行测试，看看模型的预测效果如何：
from snorkel.labeling import metrics
preds = label_model.predict(L_test)
probs = label_model.predict_proba(L_test)
print(metrics.accuracy(test_labels, preds))  # 计算准确率
print(metrics.f1_score(test_labels, preds, average="micro"))  # 计算F1分数

以上就是在Python中使用弱监督学习算法进行查找的详细步骤和代码演示。

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