Deepchecks NLP文本分类快速入门指南

概述

Deepchecks NLP是一个强大的工具包，专门用于在模型开发和研究阶段以及部署到生产环境之前对NLP模型进行全面测试。本指南将详细介绍如何使用Deepchecks NLP包来分析和评估文本分类任务。

环境准备

在开始之前，需要确保已安装Deepchecks NLP及其相关依赖：

import sys
!{sys.executable} -m pip install 'deepchecks[nlp]' -U --quiet

某些特性需要额外的依赖包：

import sys
!{sys.executable} -m pip install 'deepchecks[nlp-properties]' -U --quiet

数据准备

本指南使用情感分类数据集作为示例，该数据集包含推文及其对应的情感标签（愤怒、快乐、乐观和悲伤）。

from deepchecks.nlp import TextData
from deepchecks.nlp.datasets.classification import tweet_emotion

train, test = tweet_emotion.load_data(data_format='DataFrame')

创建TextData对象

TextData是Deepchecks NLP的核心数据结构，用于传递数据给检查器：

train = TextData(train.text, label=train['label'], task_type='text_classification',
                 metadata=train.drop(columns=['label', 'text']))
test = TextData(test.text, label=test['label'], task_type='text_classification',
                metadata=test.drop(columns=['label', 'text']))

计算文本属性

Deepchecks使用文本属性进行各种计算，这些属性可以预先计算并设置：

train_properties, test_properties = tweet_emotion.load_properties()
train.set_properties(train_properties, categorical_properties=['Language'])
test.set_properties(test_properties, categorical_properties=['Language'])

运行预构建测试套件

Deepchecks提供了多个预构建的测试套件，用于全面评估模型和数据。

数据完整性套件

from deepchecks.nlp.suites import data_integrity
data_integrity_suite = data_integrity()
data_integrity_suite.run(train, test)

该套件会检查：

1. 未知标记（如表情符号或特殊字符）
2. 文本异常值（如标签或故意拼写错误）
3. 属性-标签相关性（检测潜在的捷径学习）

训练测试验证套件

from deepchecks.nlp.suites import train_test_validation
train_test_validation().run(train, test)

该套件会检查：

1. 标签漂移（测试集中"乐观"标签显著增加）
2. 数据分布变化

模型评估套件

from deepchecks.nlp.suites import model_evaluation
result = model_evaluation().run(train, test,
                              train_predictions=train_preds,
                              test_predictions=test_preds,
                              train_probabilities=train_probas,
                              test_probabilities=test_probas)

该套件会检查：

1. 训练测试性能差异（"乐观"类的召回率显著下降）
2. 分段性能（低毒性样本和新用户样本表现不佳）
3. 预测漂移（检测概念漂移）

运行独立检查

嵌入漂移检查

from deepchecks.nlp.checks import TextEmbeddingsDrift
check = TextEmbeddingsDrift()
res = check.run(train, test)

该检查可以识别训练集和测试集之间的语义差异，如测试集中励志语录和特殊事件相关推文的集中出现。

标注不足片段检查

from deepchecks.nlp.checks import UnderAnnotatedPropertySegments
check = UnderAnnotatedPropertySegments(
    segment_minimum_size_ratio=0.1
).add_condition_segments_relative_performance_greater_than()
check.run(test_under)

该检查可以自动识别标注不足的数据片段，如非正式和非流利的文本样本。

结论

Deepchecks NLP提供了一套全面的工具，帮助开发者在模型开发过程中发现潜在问题，从数据完整性到模型性能评估。通过本指南，您应该已经掌握了使用Deepchecks NLP进行文本分类任务分析的基本流程。