我在Java上使用WEKA的API来开发应用程序。运行StringToWordVector过滤器(将字符串类型属性转换为)时,我的input.arff文件如下所示:
@relation Instantzien_Bektorea
@attribute 5_Ainf_Lema string
@attribute 6_Arg_PosKat {IZE,ADJ,ADI,ADB,DET,IOR,LOT,PRT,ITJ,BST,ADL,ADT,SIG,SNB,LAB,POST}
@attribute 7_Arg_Pos_AzpiKat {ARR,IZB,LIB,ZKI,GAL,SIN,ADK,ADP,FAK,ERKARR,ERKIND,NOLARR,NOLGAL,DZH,BAN,ORD,DZG,ORO,PERARR,PERIND,IZGMGB,IZGGAL,BIH,ELK,JOK,JNT,HUTSA}
@attribute 8_Arg_Kasua {abl,abu,abz,ala,soz,dat,des,erg,gel,gen,ine,ins,mot,abs,par,pro,bnk,desk,aurk,bald,emen,erlt,espl,haut,helb,kaus,konpl,kont,denb,mod,mos,ondo,zhg,neg,gen_post_ine,gen_post,gen_post_abs,ala_des,soz_post_ala,zero_post_abl,-}
@attribute 9_Argumentuaren_FSint {-,subj,obj}
@attribute 10_Arg_Posizioa {Aurretik,Atzetik}
@attribute 11_Dist_HKop numeric
@attribute 12_Dist_ArgKop numeric
@attribute 13_Framea string
@attribute 15_Frame_Unekoa string
@attribute Klasea {arg0,arg1,arg2,argM*LOC,argM*TMP,argM*MNR,argM*Cause,argM*ADV,argM*PRP,argM*-,argM*NEG,argM*DIS}
@data
eta_gero,LOT,ARR,denb,-,Aurretik,999,1,argM_PRED_arg1,ARGM_PRED_arg1,argM*TMP
Ainf_Lema,ADI,SIN,mod,-,Aurretik,1,1,argM_arg0_arg1_PRED,argM_arg0_ARG1_PRED,arg1
Ainf_Lema,IZE,ARR,abs,subj,Aurretik,999,2,arg0_argM_arg1_PRED,ARG0_argM_arg1_PRED,arg0
...
我得到另一堆在output.arrf中写的实例看起来像这样:
@relation 'Train_Instantzien_Bektorea-weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector-R1,9,10-W1000-prune-rate-1.0-N0-stemmerweka.core.stemmers.NullStemmer-M1-tokenizerweka.core.tokenizers.WordTokenizer -delimiters \" \\r\\n\\t.,;:\\\'\\\"()?!\"'
@attribute 6_Arg_PosKat {IZE,ADJ,ADI,ADB,DET,IOR,LOT,PRT,ITJ,BST,ADL,ADT,SIG,SNB,LAB,POST}
@attribute 7_Arg_Pos_AzpiKat {ARR,IZB,LIB,ZKI,GAL,SIN,ADK,ADP,FAK,ERKARR,ERKIND,NOLARR,NOLGAL,DZH,BAN,ORD,DZG,ORO,PERARR,PERIND,IZGMGB,IZGGAL,BIH,ELK,JOK,JNT,HUTSA}
@attribute 8_Arg_Kasua {abl,abu,abz,ala,soz,dat,des,erg,gel,gen,ine,ins,mot,abs,par,pro,bnk,desk,aurk,bald,emen,erlt,espl,haut,helb,kaus,konpl,kont,denb,mod,mos,ondo,zhg,neg,gen_post_ine,gen_post,gen_post_abs,ala_des,soz_post_ala,zero_post_abl,-}
@attribute 9_Argumentuaren_FSint {-,subj,obj}
@attribute 10_Arg_Posizioa {Aurretik,Atzetik}
@attribute 11_Dist_HKop numeric
@attribute 12_Dist_ArgKop numeric
@attribute Klasea {arg0,arg1,arg2,argM*LOC,argM*TMP,argM*MNR,argM*Cause,argM*ADV,argM*PRP,argM*-,argM*NEG,argM*DIS}
@attribute ARG0_PRED_arg1 numeric
@attribute ARG0_arg1_PRED numeric
@attribute ARG0_arg1_PRED_arg1_argM numeric
@attribute ARG0_arg1_PRED_argM numeric
@attribute ARG0_arg1_PRED_argM_argM numeric
@attribute ARG0_argM_PRED numeric
...
@attribute argM_PRED_ARG1_argM_argM numeric
@attribute argM_PRED numeric
@attribute argM_PRED_arg1_ARGM numeric
...
@attribute ARGM_argM_PRED_arg1_argM numeric
@attribute arg0_ARGM_arg1_PRED numeric
@attribute arg0_ARGM_arg1_PRED_argM numeric
@attribute arg0_arg1_PRED_ARGM_argM numeric
@attribute eta_gero numeric
@attribute gaur numeric
@data
{0 LOT,2 denb,5 999,6 1,7 argM*TMP,90 1,162 1,197 1}
{0 ADI,1 SIN,2 mod,5 1,6 1,7 arg1,19 1,42 1,93 1}
{2 abs,3 subj,5 999,6 2,16 1,19 1,29 1}
正如您将在output.arff文件中看到的,一些属性从实例中消失(第一个实例 - >没有第一个属性,没有第三个属性等)为什么会这样?
运行过滤器的Java代码如下所示:
// StringToWordVector filter
String[] options = new String[1];
options[0] = "-R <1,9,10>";
StringToWordVector filter = new StringToWordVector();
filter.setOptions(options);
filter.setInputFormat(input.arff);
Instances output_inst = Filter.useFilter(input_inst, filter);
问题出在哪里?非常感谢你。
答案 0 :(得分:2)
首先,您的输入文件采用正常的ARFF格式,而输出文件位于稀疏 ARFF中,因为它们以{
开头,以}
结尾。 (参见Attribute-Relation File Format)
{0 LOT,2 denb,5 999,6 1,7 argM*TMP,90 1,162 1,197 1}
在这种稀疏格式中,将省略值为0的属性。所有当前属性都需要通过其索引后跟值来指定。在上面的例子中(你的第一个例子):
如果你看一下属性1的定义,你会发现它不是数字而是名义,所以0是它的值的索引,在这种情况下ARR
因此,没有遗漏属性,它们只是在输出中被省略,因为它是稀疏格式。
如果你想知道为什么你有不同的属性:这是StringToWordVector过滤器的结果。