使用Mahout实现自然语言处理

问题导读
1、建立来自文档字段的管道，有哪些步骤？
2、如何理解Apache Mahout is 算法？
3、Mahout 的基本模式有哪些？






cestella/NLPWithMahout · GitHub是一个使用Mahout实现自然语言处理(NLP:Natural Language Processing)的开源项目。

NLP一词来自于统计自然语言处理，来自google的研究主管Peter Norvig评价这本书：如果有人告诉我在一年内能赚一百万，那么就只有这本书能做到，我复制了这本书，并开始启动一个web 文本处理公司。

Apache Mahout is 一个能够运行在Hadoop上的分布式机器学习算法高性能库，可用算法如下：


类型：算法

Linear Algebra : Stochastic Gradient Descent
Linear Algebra : Stochastic Singular Value Decomposition
Classification: Random Forests
Classification : Naïve Bayesian
Classification :Hidden Markov Models
Clustering :Normal and Fuzzy K-Means
Clustering :Expectation Maximization
Clustering :Dirichlet Process Clustering
Clustering :Latent Dirichlet Allocation
Clustering :Spectral Clustering
Clustering :MinHash Clustering
Pattern Mining: Parallel FP Growth
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Mahout 提供了很多工具库，允许从hadoop中以ML算法格式获取数据。

基本模式有：
1.将文本转为序列文件 SequenceFiles，通过 seqdirectory
命令。
2.将序列文件转为一系列稀疏向量，使用seq2sparse，根据选择使用 word-integer和feature-weight.
3.转换与稀疏向量关联的Key到使用rowid命令的可增量整数。

另外，可在Mahout中使用Latent Dirichlet Allocation(LDA)，通过客户一遍一遍购买记录，能够猜测其购买偏好。Mahout是LDA原始实现的性能15倍。

LDA在Mahout使用方式：
输入数据作为一个稀疏向量；
建立来自文档字段的管道，如下三个步骤：
1. seqdirectory ! 转换包含每行一个文档的系列文档到序列文件
2. seq2sparse ! 将序列文件作为条目字典转为稀疏向量。
3. rowid !转为稀疏向量的key到整数
cvb工具能够运行LDA算法。输入是字数加权频率的序列文件，输出是topic 模型。