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importpandasaspd,numpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfVectorizerimportmatplotlib.pyplotasplt
导入数据
导入有毒评论分类数据，该数据集可以在kaggle上下载，也可以在我的网盘上下载：https://share.weiyun.com/5c7KYLw
train=pd.read_csv(../input/train.csv).fillna()test=pd.read_csv(../input/test.csv).fillna()
查看数据
训练数据包含每行id、评论文本和6个我们将尝试预测的不同标签。
train.head()
分析评论文本数据的长度
lens=train.comment_text.map(lambdax:len(x.split()))print(句子长度的平均值:,lens.mean(),句子长度的方差:,lens.std(),句子长度的最大值:,lens.max())
句子长度的平均值:67.86696204197504句子长度的方差:100.52020389688838句子长度的最大值:2273
label_cols=[toxic,severe_toxic,obscene,threat,insult,identity_hate]train[none]=1-train[label_cols].max(axis=1)train.describe()
建立模型
我们首先对一列无意义的字符串正则匹配，去掉这些无意义的，利用tfidf提取单词的特征，使用ngram，得到1-ngram 或者2-ngram 特征，就像NBSVM论文中建议的那样。
importre,stringre_tok=re.compile(f([{string.punctuation}“”¨«»®´·º½¾¿¡§£₤‘’]))deftokenize(s):returnre_tok.sub(r\1,s).split()
vec=TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2),tokenizer=tokenize,analyzer=word,min_df=3,max_df=0.9,strip_accents=unicode,use_idf=1,smooth_idf=1,sublinear_tf=1)trn_term_doc=vec.fit_transform(train[comment_text])test_term_doc=vec.transform(test[comment_text])
这将创建一个只有少量非零元素(存储在下面的表示中)的稀疏矩阵。
trn_term_doc,test_term_doc
(<159571x426005sparsematrixoftype<classnumpy.float64>with17775104storedelementsinCompressedSparseRowformat>,<153164x426005sparsematrixoftype<classnumpy.float64>with14765755storedelementsinCompressedSparseRowformat>)
NBSVM模型
x=trn_term_doctest_x=test_term_doc
下面是NBSVM算法，公式可以参考论文，具体的算法原理大家可以看下面的论文。
defpr(y_i,y):p=x[y==y_i].sum(0)return(p+1)/((y==y_i).sum()+1)defget_mdl(y):y=y.valuesr=np.log(pr(1,y)/pr(0,y))m=SVC(C=4,kernel=linear,probability=True)x_nb=x.multiply(r)returnm.fit(x_nb,y),r
preds=np.zeros((len(test),len(label_cols)))fori,jinenumerate(label_cols):print(fit,j)m,r=get_mdl(train[j])preds[:,i]=m.predict_proba(test_x.multiply(r))[:,1]
参考
1、Wang S, Manning C D. Baselines and bigrams: Simple, good sentiment and topic classification[C]//Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Short Papers-Volume 2. Association for Computational Linguistics, 2012: 90-94.
2、https://www.kaggle.com/jhoward/nb-svm-strong-linear-baseline
The End
2、劳动仲裁不承认微信聊天记录
劳动仲裁不承认微信聊天记录
劳动仲裁时，仲裁机构不承认微信聊天记录作为证据的，申请人可以提供其他的证据，或者对微信聊天记录进行鉴定，确认其证据效力。
劳动仲裁需要的证据
1、收集工资卡、工资卡、工资条或其他工资卡记录(最好由单位盖章)和员工名册。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
2、如果雇主为雇员购买了社会保险，雇员可以到社会保障局的网站或社会保障局打印自己的各种社会保险费记录。
3、领取用人单位发给员工的《工作证》、《服务证》、《就业证》和《外派证》，以证明其岗位身份(最好加盖用人单位公章)。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
4、收集劳动者填写的《登记表》、《申请表》等招聘记录。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
5、收集考勤记录(考勤表格、考勤卡等)。)的情况。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的`方式收集。
6、同事的证词。让同事们给出书面证词，但在这样的证据中应该注意两点。首先，在诉讼时，作证的同事通常需要出庭作证。 第二，同事需要有证据证明他与雇主有劳动关系，也就是说，他需要有能力出具证言。
7、收集用人单位包含劳动者姓名的各种文件。如用人单位出具的包含劳动者姓名的各种通知、工作任务单、任命通知、介绍信、签到表等书面材料。
8、收集工人代表雇主和其他单位或个人签署的文件等。
推荐阅读:劳动仲裁程序及注意事项
例如，代表公司快递的最常见的标志，通常可以用作劳资关系的证据。
9、音频、视频、照片。一些工人可能无法收集任何书面证据，如果是这样，他们需要创建证据，如音频、视频和照片。
录音最好是雇员与雇主的法定代表人或主要负责人之间劳动关系的录音。照片和视频是在工作时间在雇主内部通勤的工人的最佳照片。
10、收集网络信息。目前，许多企业的大部分工作和沟通都是在互联网上进行的。在这种情况下，在雇主的网页上注册的各种公告或消息，或者工人和相关人员之间的各种即时聊天消息(如QQ或MSN)的记录也可以
然而，这种证据有一些困难。例如，聊天信息的证据需要证明聊天双方都是用人单位的职工，这一般很难做到。此外，网页或聊天记录在用作证据之前需要经过公证。
11、收集短信和电话录音。劳动者与用人单位的法定代表人或者主要负责人就具体事项进行协商时，也可以通过手机短信和电话录音来证明劳动关系的存在。但是，如果存在与QQ或MSN相同的问题，必须首先证明手机号码所有者的身份。
12、收集劳动监察部门的处理结果。如果工人无论如何都无法收集到上述任何证据，那么唯一的办法就是向当地劳动监察部门投诉，帮助他们收集有利的证据。为什么说这是一种尝试，因为这种方法超出了工人的控制范围，能否收集到有利的证据取决于许多因素。
劳动仲裁不承认微信聊天记录
劳动仲裁时，仲裁机构不承认微信聊天记录作为证据的，申请人可以提供其他的证据，或者对微信聊天记录进行鉴定，确认其证据效力。
《中华人民共和国劳动争议调解仲裁法》
第三十九条 当事人提供的证据经查证属实的，仲裁庭应当将其作为认定事实的根据。
劳动者无法提供由用人单位掌握管理的与仲裁请求有关的证据，仲裁庭可以要求用人单位在指定期限内提供。用人单位在指定期限内不提供的，应当承担不利后果。
《关于民事诉讼证据的若干规定》
第三十一条 当事人申请鉴定，应当在人民法院指定期间内提出，并预交鉴定费用。逾期不提出申请或者不预交鉴定费用的，视为放弃申请。
对需要鉴定的待证事实负有举证责任的当事人，在人民法院指定期间内无正当理由不提出鉴定申请或者不预交鉴定费用，或者拒不提供相关材料，致使待证事实无法查明的，应当承担举证不能的法律后果。
第九十三条 人民法院对于电子数据的真实性，应当结合下列因素综合判断：
(一)电子数据的生成、存储、传输所依赖的计算机系统的硬件、软件环境是否完整、可靠;
(二)电子数据的生成、存储、传输所依赖的计算机系统的硬件、软件环境是否处于正常运行状态，或者不处于正常运行状态时对电子数据的生成、存储、传输是否有影响;
(三)电子数据的生成、存储、传输所依赖的计算机系统的硬件、软件环境是否具备有效的防止出错的监测、核查手段;
(四)电子数据是否被完整地保存、传输、提取，保存、传输、提取的方法是否可靠;
(五)电子数据是否在正常的往来活动中形成和存储;
(六)保存、传输、提取电子数据的主体是否适当;
(七)影响电子数据完整性和可靠性的其他因素。
人民法院认为有必要的，可以通过鉴定或者勘验等方法，审查判断电子数据的真实性。
劳动仲裁不承认微信聊天记录
劳动仲裁时，仲裁机构不承认微信聊天记录作为证据的，申请人可以提供其他的证据，或者对微信聊天记录进行鉴定，确认其证据效力。
劳动仲裁需要的证据
1、收集工资卡、工资卡、工资条或其他工资卡记录(最好由单位盖章)和员工名册。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
2、如果雇主为雇员购买了社会保险，雇员可以到社会保障局的网站或社会保障局打印自己的各种社会保险费记录。
3、领取用人单位发给员工的《工作证》、《服务证》、《就业证》和《外派证》，以证明其岗位身份(最好加盖用人单位公章)。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
4、收集劳动者填写的《登记表》、《申请表》等招聘记录。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的方式收集。
5、收集考勤记录(考勤表格、考勤卡等)。)的情况。如果上述证据的原件无法收集，可以通过影印或拍照的`方式收集。
6、同事的证词。让同事们给出书面证词，但在这样的证据中应该注意两点。首先，在诉讼时，作证的同事通常需要出庭作证。 第二，同事需要有证据证明他与雇主有劳动关系，也就是说，他需要有能力出具证言。
7、收集用人单位包含劳动者姓名的各种文件。如用人单位出具的包含劳动者姓名的各种通知、工作任务单、任命通知、介绍信、签到表等书面材料。
8、收集工人代表雇主和其他单位或个人签署的文件等。
推荐阅读:劳动仲裁程序及注意事项
例如，代表公司快递的最常见的标志，通常可以用作劳资关系的证据。
9、音频、视频、照片。一些工人可能无法收集任何书面证据，如果是这样，他们需要创建证据，如音频、视频和照片。
录音最好是雇员与雇主的法定代表人或主要负责人之间劳动关系的录音。照片和视频是在工作时间在雇主内部通勤的工人的最佳照片。
10、收集网络信息。目前，许多企业的大部分工作和沟通都是在互联网上进行的。在这种情况下，在雇主的网页上注册的各种公告或消息，或者工人和相关人员之间的各种即时聊天消息(如QQ或MSN)的记录也可以
然而，这种证据有一些困难。例如，聊天信息的证据需要证明聊天双方都是用人单位的职工，这一般很难做到。此外，网页或聊天记录在用作证据之前需要经过公证。
11、收集短信和电话录音。劳动者与用人单位的法定代表人或者主要负责人就具体事项进行协商时，也可以通过手机短信和电话录音来证明劳动关系的存在。但是，如果存在与QQ或MSN相同的问题，必须首先证明手机号码所有者的身份。
12、收集劳动监察部门的处理结果。如果工人无论如何都无法收集到上述任何证据，那么唯一的办法就是向当地劳动监察部门投诉，帮助他们收集有利的证据。为什么说这是一种尝试，因为这种方法超出了工人的控制范围，能否收集到有利的证据取决于许多因素。
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