Mallet 使用说明

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我是靠谱客的博主现代长颈鹿，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Mallet 使用说明，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Mallet 是专门用于机器学习方面的软件包，此软件包基于 java 。通过 mallet 工具，可以进行自然语言处理，文本分类，主题建模。文本聚类，信息抽取等。下面是从如何配置 mallet 环境到如何使用 mallet 进行介绍。

一．实验环境配置

1. 下载并安装 JDK ，并正确设置环境变量

需设置三个环境变量：

² JAVA_HOME ：该环境变量的值就是 Java 所在的目录，

例如 C:/Program Files/Java/jdk1.6.0_10

² PATH ：指定一个路径列表，用于搜索可执行文件。

该环境变量值为： %JAVA_HOME%/bin

² CLASSPATH ：指定一个路径列表，是用于搜索 Java 编译或者运行时需要用到的类。该环境变量的值为： %JAVA_HOME%/lib/tools.jar ； %JAVA_HOME%/lib/dt.jar

² 运行 à cmd

² 分别输入 javac 和 java ，没有出错则表示配置成功。

2. 下载 apache-ant ，不需安装，只需正确设置环境变量。

apache-ant 是一个基于 Java 的编译工具。

² 下载 http://ant.apache.org/bindownload.cgi ，解压放到你要的目录

² 配置

ANT_HOME ：设置为 apache-ant 的解压目录，例如： C:/server/apache-ant-1.8.0
classpath ： %ANT_HOME%/lib

Path ： %ANT_HOME%/bin

² 测试

² 运行 à cmd

² 输入 ant

结果如下则表示配置成功

Buildfile : build.xml does not exist!
Build failed

3 ．下载 mallet 最新版本 mallet-2.0.5 ，地址： http://mallet.cs.umass.edu/download.php

配置环境变量：

² MALLET_HOME=MALLET的解压目录，例如C:/mallet MALLET的解压目录若有 -2.0.5不能成功

² Path中添加 %MALLET_HOME%/bin

² classpath:%mallet_home%/class;%mallet_home%/lib;%mallet_home%/lib/mallet-deps.jar

² 运行 à cmd ，进入到 mallet 的解压目录

² 输入 ant

如果出现 Build successful 字样，则表示配置成功

二． Mallet 简要说明

全称： MAchine Learning for LanguagE Toolkit

Mallet 是一 java 的软件包，专门用于统计自然语言处理，文本分类，主题建模，信息抽取，以及其它涉及文本的机器学习方面的应用。

a) 文本分类：它的基本思想是，用大量的训练样本训练分类器，再用些测试样本测试分类器的性能，然后保存训练好的分类器模型。当将未知类别的文本输入已训练好的分类模型时，可输出此未知类别样本所属各个类别的的概率。

b) 主题建模：主题建模用于分析大量的未标示（类别未知）的文本。通过分析这些文本，可以得出一些（个数可指定，也可默认）主题，每个主题由一些经常出现在一起的词组成。可以保存建模好的主体模型，以备推断一未知文本所属主题时所用。

c) Mallet 可以把文本转换为数学上的表达形式，从而更有效的对文本进行机器学习。这个过程是通过“管道（ pipe ）”系统实现的，它可以进行分词，移除停用词，把序列转换为向量等方面的操作。具体代码可见 mallet/src /cc/mallet/pipe 。

三． Mallet 使用步骤

文本分类：

1. C:/mallet>mallet import-dir --input sample-data/classify-input/* --output classify-input.mallet

此命令等价于：

C:/mallet>java cc.mallet.classify.tui.Text2Vectors --input sample-data/ classify-input /* --output classify-input.vectors

此命令是把classify-input （此名称可以根据自己的需要改，我在此命名此文件夹名为classify-input ）目录下的文件夹中的所有数据转为特征向量的形式，mallet 可用已转换好的数据格式进行训练、测试分类器等操作。

注：在此，classify-input 下有三个文件夹，分别为sport 、science 、food 。执行此命令后，系统会自动将数据分为三类，类别名称为sport 、science 、food ，三个文件夹下的数据类别分别于所属文件夹名称一一对应。

2. C:/mallet>mallet train-classifier --input classify-input.mallet --trainer NaiveBayes --training-portion 0.8 --output-classifier classifier1.classifier

此命令等价于：

C:/mallet>java cc.mallet.classify.tui.Vectors2Classify --input classify-input.vectors --trainer NaiveBayes --training-portion 0.8 --output-classifier classifier1.classifier

此命令是训练、测试分类器。--input 参数的值classify-input.mallet 是第一步中生成的特征向量，--trainer 参数的值NaiveBayes 是指训练分类器的算法，可以指定其他算法，例如 MaxEnt等。 --training-portion 参数的值这里是0.8 ，可以根据需要设定，0.8 的意思是随机抽取classify-input.mallet 数据中的80% 当训练数据，剩下的当测试数据，用于测试已训练好的分类器的准确性等等性能指标。--output-classifier 参数的值classifier1.classifier 是所存已训练好的分类器的名称。

3. C:/mallet>java cc.mallet.classify.tui.Text2Classify --input sample-data/data/ classify-test.txt --output - --classifier classifier1.classifier

此命令是用已训练好的分类器来对一未知类别文本进行分类。--input 参数值sample-data/data/ classify-test.txt 是要进行分类的未知类别文本的位置。--output 后面参数值“- ”意思是直接在命令行中输出所属各个类别的概率。--classifier 参数的值是指使用的分类器名称（即，训练好的分类器）。

注：对未知类别文本进行分类时不需进行数据预处理，直接输入文本即可，文本中一行代表一个分类实例。

主题建模

1. C:/mallet>mallet import-dir --input sample-data/topic-input --output topic-input.mallet --keep-sequence --remove-stopwords

此命令是将topic-input 目录下的所有文本转换为特征序列，--keep-sequence 参数必须有，否则会出错，因为主题建模时所用数据源就是特征序列，而不是特征向量，所以必须用--keep-sequence 此参数来限制转换数据的格式。--remove-stopwords 的意思是移除停用词。

2. C:/mallet>mallet train-topics --input topic-input.mallet --num-topics 2 --output-doc-topics docstopics --inferencer -filename infer1.inferencer

此命令是用第一步的数据进行主题建模，参数--num-topics 的值2 意思是限定主题个数为2 ，可以根据需要设置其他值，默认的主题数为10. 。--output-doc-topics 参数的意思是输出文档- 主题矩阵，存到docstopics 文件中。--inferencer -filename 参数的意思是对将训练好的主题模型进行存储，以备后用，在此，此主题模型存到参数值infer1.inferencer 中，可根据习惯自行命名。