基于论文摘要的文本分类与关键词抽取（一）

基于 Datawhale × 科大讯飞 暑期夏令营项目制作

环境：百度飞桨paddlepaddle

Class 1 基本环境配置与方案实现简述

一、项目任务

1. 从论文标题、摘要作者等信息，判断该论文是否属于医学领域的文献。

2. 从论文标题、摘要作者等信息，提取出该论文关键词。

二、步骤简要

1. 数据预处理：首先，对文本数据进行预处理，包括文本清洗（如去除特殊字符、标点符号）、分词等操作。可以使用常见的NLP工具包（如NLTK或spaCy）来辅助进行预处理。

2. 特征提取：使用TF-IDF（词频-逆文档频率）或BOW（词袋模型）方法将文本转换为向量表示。TF-IDF可以计算文本中词语的重要性，而BOW则简单地统计每个词语在文本中的出现次数。可以使用scikit-learn库的TfidfVectorizer或CountVectorizer来实现特征提取。

3. 构建训练集和测试集：将预处理后的文本数据分割为训练集和测试集，确保数据集的样本分布均匀。

4. 选择机器学习模型：根据实际情况选择适合的机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林等。这些模型在文本分类任务中表现良好。可以使用scikit-learn库中相应的分类器进行模型训练和评估。

5. 模型训练和评估：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，然后使用测试集进行评估。评估指标可以选择准确率、精确率、召回率、F1值等。

6. 调参优化：如果模型效果不理想，可以尝试调整特征提取的参数（如词频阈值、词袋大小等）或机器学习模型的参数，以获得更好的性能。

三、方案实现

1. 导入所需的库：

pandas：熊猫pandas库，用于数据处理。

CountVectorizer：文本特征提取，将文本数据转化为稀疏特征向量/词袋模型。

LogisticRegression：分类模型，用于预测一个观测是否属于某个特定类别。

warnings 和 ConvergenceWarning：忽略警告消息，恐红者福音。

2. 读取和处理数据：使用 pandas 的 read_csv 方法从CSV文件中读取训练和测试数据。然后，将"title"、"author"、"abstract"、"Keywords"字段中的空值替换为空字符串。

3. 特征提取：通过将 "title"、"author"、"abstract"和"Keywords"字段连接起来创建了新的文本字段 "text"，然后使用 CountVectorizer 对 "text" 字段进行向量化处理。具体操作为首先在训练集上进行拟合(fit)，然后将训练集和测试集的文本转换(transform)为向量。

4. 模型训练（详细代码Datawhale培训方已提供）：初始化逻辑回归模型，并使用训练集的向量和 "label" 字段进行训练。

5. 预测和保存结果：利用训练好的模型对测试集进行预测，并将预测的标签添加到测试集中。最后，将"uuid"，"Keywords"和预测的"label"字段输出到CSV文件中。两条baseline分别生成

submit_task1.csv和submit_task2.csv

EXTRA 本地环境配置

Anaconda