asp net mvc 5 pdf viewer : C# merge pdf pages software control cloud windows azure html class NaturalLanguageProcessingWithPython24-part2084

a.Create three different combinations of the taggers. Test the accuracy of each
combined tagger. Which combination works best?
b.Try varying the size of the training corpus. How does it affect your results?
37.● Our approach for tagging an unknown word has been to consider the letters of
the word (using 
RegexpTagger()
), or to ignore the word altogether and tag it as a
noun (using 
nltk.DefaultTagger()
). These methods will not do well for texts hav-
ing new words that are not nouns. Consider the sentence I like to blog on Kim’s
blog. If blog is a new word, then looking at the previous tag (
TO
versus 
NP$
) would
probably be helpful, i.e., we need a default tagger that is sensitive to the preceding
tag.
a.Create a new kind of unigram tagger that looks at the tag of the previous word,
and ignores the current word. (The best way to do this is to modify the source
code for 
UnigramTagger()
, which presumes knowledge of object-oriented pro-
gramming in Python.)
b.Add this tagger to the sequence of backoff taggers (including ordinary trigram
and bigram taggers that look at words), right before the usual default tagger.
c.Evaluate the contribution of this new unigram tagger.
38.● Consider the code in Section 5.5, which determines the upper bound for accuracy
of a trigram tagger. Review Abney’s discussion concerning the impossibility of
exact tagging (Abney, 2006). Explain why correct tagging of these examples re-
quires access to other kinds of information than just words and tags. How might
you estimate the scale of this problem?
39.● Use some of the estimation techniques in 
nltk.probability
, such as Lidstone or
Laplace estimation, to develop a statistical tagger that does a better job than n-
gram backoff taggers in cases where contexts encountered during testing were not
seen during training.
40.● Inspect the diagnostic files created by the Brill tagger 
rules.out
and
errors.out
. Obtain the demonstration code by accessing the source code (at http:
//www.nltk.org/code) and create your own version of the Brill tagger. Delete some
of the rule templates, based on what you learned from inspecting 
rules.out
. Add
some new rule templates which employ contexts that might help to correct the
errors you saw in 
errors.out
.
41.● Develop an n-gram backoff tagger that permits “anti-n-grams” such as 
["the",
"the"]
to be specified when a tagger is initialized. An anti-n-gram is assigned a
count of zero and is used to prevent backoff for this n-gram (e.g., to avoid esti-
mating P(the | the) as just P(the)).
42.● Investigate three different ways to define the split between training and testing
data when developing a tagger using the Brown Corpus: genre (
category
), source
(
fileid
), and sentence. Compare their relative performance and discuss which
method is the most legitimate. (You might use n-fold cross validation, discussed
in Section 6.3, to improve the accuracy of the evaluations.)
5.10  Exercises s | | 219
C# merge pdf pages - Merge, append PDF files in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Provide C# Demo Codes for Merging and Appending PDF Document
how to combine pdf files; scan multiple pages into one pdf
C# merge pdf pages - VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Guide and Sample Codes to Merge PDF Documents in .NET Project
append pdf files reader; add pdf pages together
C# PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in C#.net
how to merge PDF document files by C# code, how to rotate PDF document page, how to delete PDF page using C# .NET, how to reorganize PDF document pages and how
asp.net merge pdf files; batch pdf merger online
C# PDF Page Delete Library: remove PDF pages in C#.net, ASP.NET
Provide C# Users with Mature .NET PDF Document Manipulating Library for Deleting PDF Pages in C#. Demo Code: How to Delete Consecutive Pages from PDF in C#.NET.
all jpg to one pdf converter; reader combine pdf
CHAPTER 6
Learning to Classify Text
Detecting patterns is a central part of Natural Language Processing. Words ending in
-ed tend to be past tense verbs (Chapter 5). Frequent use of will is indicative of news
text (Chapter 3). These observable patterns—word structure and word frequency—
happen to correlate with particular aspects of meaning, such as tense and topic. But
how did we know where to start looking, which aspects of form to associate with which
aspects of meaning?
The goal of this chapter is to answer the following questions:
1.How can we identify particular features of language data that are salient for clas-
sifying it?
2.How can we construct models of language that can be used to perform language
processing tasks automatically?
3.What can we learn about language from these models?
Along the way we will study some important machine learning techniques, including
decision trees, naive Bayes classifiers, and maximum entropy classifiers. We will gloss
over the mathematical and statistical underpinnings of these techniques, focusing in-
stead on how and when to use them (see Section 6.9 for more technical background).
Before looking at these methods, we first need to appreciate the broad scope of this
topic.
6.1  Supervised Classification
Classification is the task of choosing the correct class label for a given input. In basic
classification tasks, each input is considered in isolation from all other inputs, and the
set of labels is defined in advance. Some examples of classification tasks are:
221
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
C#: Convert PDF to HTML; C#: Convert PDF to Jpeg; C# File: Compress PDF; C# File: Merge PDF; C# File: Split PDF; C# Page: Insert PDF pages; C# Page: Delete PDF
pdf combine; acrobat reader merge pdf files
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program. C#.NET Project DLLs: Copy and Paste PDF Pages.
acrobat split pdf into multiple files; adding pdf pages together
• Deciding whether an email is spam or not.
• Deciding what the topic of a news article is, from a fixed list of topic areas such as
“sports,” “technology,” and “politics.”
• Deciding whether a given occurrence of the word bank is used to refer to a river
bank, a financial institution, the act of tilting to the side, or the act of depositing
something in a financial institution.
The basic classification task has a number of interesting variants. For example, in multi-
class classification, each instance may be assigned multiple labels; in open-class clas-
sification, the set of labels is not defined in advance; and in sequence classification, a
list of inputs are jointly classified.
A classifier is called supervised if it is built based on training corpora containing the
correct label for each input. The framework used by supervised classification is shown
in Figure 6-1.
Figure 6-1. Supervised classification. (a) During training, a feature extractor is used to convert each
input value to a feature set. These feature sets, which capture the basic information about each input
that should be used to classify it, are discussed in the next section. Pairs of feature sets and labels are
fed into the machine learning algorithm to generate a model. (b) During prediction, the same feature
extractor is used to convert unseen inputs to feature sets. These feature sets are then fed into the model,
which generates predicted labels.
In the rest of this section, we will look at how classifiers can be employed to solve a
wide variety of tasks. Our discussion is not intended to be comprehensive, but to give
a representative sample of tasks that can be performed with the help of text classifiers.
Gender Identification
In Section 2.4, we saw that male and female names have some distinctive characteristics.
Names ending in ae, and i are likely to be female, while names ending in kors, and
t are likely to be male. Let’s build a classifier to model these differences more precisely.
222 | | Chapter 6: Learning to Classify Text
VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.
Page: Delete Existing PDF Pages. |. Home ›› XDoc.PDF ›› VB.NET PDF: Delete PDF Page. How to VB.NET: Delete Consecutive Pages from PDF.
pdf mail merge; reader create pdf multiple files
VB.NET PDF Page Insert Library: insert pages into PDF file in vb.
you want to read the tutorial of PDF page adding in C# class, we suggest you go to C# Imaging - how Add and Insert Multiple PDF Pages to PDF Document Using VB.
pdf merger online; c# pdf merge
The first step in creating a classifier is deciding what features of the input are relevant,
and how to encode those features. For this example, we’ll start by just looking at the
final letter of a given name. The following feature extractor function builds a dic-
tionary containing relevant information about a given name:
>>> def gender_features(word):
...     return {'last_letter': word[-1]}
>>> gender_features('Shrek')
{'last_letter': 'k'}
The dictionary that is returned by this function is called a feature set and maps from
features’ names to their values. Feature names are case-sensitive strings that typically
provide a short human-readable description of the feature. Feature values are values
with simple types, such as Booleans, numbers, and strings.
Most classification methods require that features be encoded using sim-
ple value types, such as Booleans, numbers, and strings. But note that
just because a feature has a simple type, this does not necessarily mean
that the feature’s value is simple to express or compute; indeed, it is
even possible to use very complex and informative values, such as the
output of a second supervised classifier, as features.
Now that we’ve defined a feature extractor, we need to prepare a list of examples and
corresponding class labels:
>>> from nltk.corpus import names
>>> import random
>>> random.shuffle(names)
Next, we use the feature extractor to process the 
names
data, and divide the resulting
list of feature sets into a training set and a test set. The training set is used to train a
new “naive Bayes” classifier.
>>> featuresets = [(gender_features(n), g) for (n,g) in names]
>>> train_set, test_set = featuresets[500:], featuresets[:500]
>>> classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
We will learn more about the naive Bayes classifier later in the chapter. For now, let’s
just test it out on some names that did not appear in its training data:
>>> classifier.classify(gender_features('Neo'))
'male'
>>> classifier.classify(gender_features('Trinity'))
'female'
Observe that these character names from The Matrix are correctly classified. Although
this science fiction movie is set in 2199, it still conforms with our expectations about
names and genders. We can systematically evaluate the classifier on a much larger
quantity of unseen data:
6.1  Supervised Classification n | 223
C# PDF Page Rotate Library: rotate PDF page permanently in C#.net
page, it is also featured with the functions to merge PDF files using C# .NET, add new PDF page, delete certain PDF page, reorder existing PDF pages and split
c# merge pdf; best pdf merger
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
Output.jpg"); Following demo code will show how to convert all PDF pages to Jpeg images with C# .NET. // Load a PDF file. String
build pdf from multiple files; pdf merger
>>> print nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)
0.758
Finally, we can examine the classifier to determine which features it found most effec-
tive for distinguishing the names’ genders:
>>> classifier.show_most_informative_features(5)
Most Informative Features
This listing shows that the names in the training set that end in a are female 38 times
more often than they are male, but names that end in k are male 31 times more often
than they are female. These ratios are known as likelihood ratios, and can be useful
for comparing different feature-outcome relationships.
Your Turn: Modify the 
gender_features()
function to provide the clas-
sifier with features encoding the length of the name, its first letter, and
any other features that seem like they might be informative. Retrain the
classifier with these new features, and test its accuracy.
When working with large corpora, constructing a single list that contains the features
of every instance can use up a large amount of memory. In these cases, use the function
nltk.classify.apply_features
, which returns an object that acts like a list but does not
store all the feature sets in memory:
>>> from nltk.classify import apply_features
>>> train_set = apply_features(gender_features, names[500:])
>>> test_set = apply_features(gender_features, names[:500])
Choosing the Right Features
Selecting relevant features and deciding how to encode them for a learning method can
have an enormous impact on the learning method’s ability to extract a good model.
Much of the interesting work in building a classifier is deciding what features might be
relevant, and how we can represent them. Although it’s often possible to get decent
performance by using a fairly simple and obvious set of features, there are usually sig-
nificant gains to be had by using carefully constructed features based on a thorough
understanding of the task at hand.
Typically, feature extractors are built through a process of trial-and-error, guided by
intuitions about what information is relevant to the problem. It’s common to start with
a “kitchen sink” approach, including all the features that you can think of, and then
checking to see which features actually are helpful. We take this approach for name
gender features in Example 6-1.
224 | | Chapter 6: Learning to Classify Text
Example 6-1. A feature extractor that overfits gender features. The featuresets returned by this feature
extractor contain a large number of specific features, leading to overfitting for the relatively small
Names Corpus.
def gender_features2(name):
features = {}
features["firstletter"] = name[0].lower()
features["lastletter"] = name[–1].lower()
for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz':
features["count(%s)" % letter] = name.lower().count(letter)
features["has(%s)" % letter] = (letter in name.lower())
return features
>>> gender_features2('John') 
However, there are usually limits to the number of features that you should use with a
given learning algorithm—if you provide too many features, then the algorithm will
have a higher chance of relying on idiosyncrasies of your training data that don’t gen-
eralize well to new examples. This problem is known as overfitting, and can be espe-
cially problematic when working with small training sets. For example, if we train a
naive Bayes classifier using the feature extractor shown in Example 6-1, it will overfit
the relatively small training set, resulting in a system whose accuracy is about 1% lower
than the accuracy of a classifier that only pays attention to the final letter of each name:
>>> featuresets = [(gender_features2(n), g) for (n,g) in names]
>>> train_set, test_set = featuresets[500:], featuresets[:500]
>>> classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
>>> print nltk.classify.accuracy(classifier, test_set)
0.748
Once an initial set of features has been chosen, a very productive method for refining
the feature set is error analysis. First, we select a development set, containing the
corpus data for creating the model. This development set is then subdivided into the
training set and the dev-test set.
>>> train_names = names[1500:]
>>> devtest_names = names[500:1500]
>>> test_names = names[:500]
The training set is used to train the model, and the dev-test set is used to perform error
analysis. The test set serves in our final evaluation of the system. For reasons discussed
later, it is important that we employ a separate dev-test set for error analysis, rather
than just using the test set. The division of the corpus data into different subsets is
shown in Figure 6-2.
Having divided the corpus into appropriate datasets, we train a model using the training
set 
, and then run it on the dev-test set 
.
>>> train_set = [(gender_features(n), g) for (n,g) in train_names]
>>> test_set = [(gender_features(n), g) for (n,g) in test_names]
>>> classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set) 
6.1  Supervised Classification n | 225
>>> print nltk.classify.accuracy(classifier, devtest_set) 
0.765
Figure 6-2. Organization of corpus data for training supervised classifiers. The corpus data is divided
into two sets: the development set and the test set. The development set is often further subdivided into
a training set and a dev-test set.
Using the dev-test set, we can generate a list of the errors that the classifier makes when
predicting name genders:
>>> errors = []
>>> for (name, tag) in devtest_names:
...     guess = classifier.classify(gender_features(name))
...     if guess != tag:
...         errors.append( (tag, guess, name) )
We can then examine individual error cases where the model predicted the wrong label,
and try to determine what additional pieces of information would allow it to make the
right decision (or which existing pieces of information are tricking it into making the
wrong decision). The feature set can then be adjusted accordingly. The names classifier
that we have built generates about 100 errors on the dev-test corpus:
...     print 'correct=%-8s guess=%-8s name=%-30s' % 
(tag, guess, name)
...
correct=female   guess=male     name=Cindelyn
...
correct=female   guess=male     name=Katheryn
correct=female   guess=male     name=Kathryn
...
correct=male     guess=female   name=Aldrich
...
correct=male     guess=female   name=Mitch
...
correct=male     guess=female   name=Rich
...
226 | | Chapter 6: Learning to Classify Text
Looking through this list of errors makes it clear that some suffixes that are more than
one letter can be indicative of name genders. For example, names ending in yn appear
to be predominantly female, despite the fact that names ending in n tend to be male;
and names ending in ch are usually male, even though names that end in h tend to be
female. We therefore adjust our feature extractor to include features for two-letter
suffixes:
>>> def gender_features(word):
...     return {'suffix1': word[-1:],
...             'suffix2': word[-2:]}
Rebuilding the classifier with the new feature extractor, we see that the performance
on the dev-test dataset improves by almost three percentage points (from 76.5% to
78.2%):
>>> train_set = [(gender_features(n), g) for (n,g) in train_names]
>>> classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
>>> print nltk.classify.accuracy(classifier, devtest_set)
0.782
This error analysis procedure can then be repeated, checking for patterns in the errors
that are made by the newly improved classifier. Each time the error analysis procedure
is repeated, we should select a different dev-test/training split, to ensure that the clas-
sifier does not start to reflect idiosyncrasies in the dev-test set.
But once we’ve used the dev-test set to help us develop the model, we can no longer
trust that it will give us an accurate idea of how well the model would perform on new
data. It is therefore important to keep the test set separate, and unused, until our model
development is complete. At that point, we can use the test set to evaluate how well
our model will perform on new input values.
Document Classification
In Section 2.1, we saw several examples of corpora where documents have been labeled
with categories. Using these corpora, we can build classifiers that will automatically
tag new documents with appropriate category labels. First, we construct a list of docu-
ments, labeled with the appropriate categories. For this example, we’ve chosen the
Movie Reviews Corpus, which categorizes each review as positive or negative.
>>> from nltk.corpus import movie_reviews
>>> documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
...              for category in movie_reviews.categories()
...              for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
>>> random.shuffle(documents)
Next, we define a feature extractor for documents, so the classifier will know which
aspects of the data it should pay attention to (see Example 6-2). For document topic
identification, we can define a feature for each word, indicating whether the document
contains that word. To limit the number of features that the classifier needs to process,
we begin by constructing a list of the 2,000 most frequent words in the overall
6.1  Supervised Classification n | 227
corpus 
. We can then define a feature extractor 
that simply checks whether each
of these words is present in a given document.
Example 6-2. A feature extractor for document classification, whose features indicate whether or not
individual words are present in a given document.
all_words = nltk.FreqDist(w.lower() for w in movie_reviews.words())
word_features = all_words.keys()[:2000] 
def document_features(document): 
document_words = set(document) 
features = {}
for word in word_features:
return features
{'contains(waste)': False, 'contains(lot)': False, ...}
We compute the set of all words in a document in 
, rather than just
checking if 
word in document
, because checking whether a word occurs
in a set is much faster than checking whether it occurs in a list (see
Section 4.7).
Now that we’ve defined our feature extractor, we can use it to train a classifier to label
new movie reviews (Example 6-3). To check how reliable the resulting classifier is, we
compute its accuracy on the test set 
. And once again, we can use 
show_most_infor
mative_features()
to find out which features the classifier found to be most
informative 
.
Example 6-3. Training and testing a classifier for document classification.
featuresets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]
train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
>>> print nltk.classify.accuracy(classifier, test_set) 
0.81
>>> classifier.show_most_informative_features(5) 
Most Informative Features
Apparently in this corpus, a review that mentions Seagal is almost 8 times more likely
to be negative than positive, while a review that mentions Damon is about 6 times more
likely to be positive.
228 | | Chapter 6: Learning to Classify Text
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