Xây dựng mô hình học máy phân loại email chứa lịch hẹn

Hôm nay, mình sẽ giới thiệu về các bước xây dựng một mô hình học máy với mục đích phân loại email chứa lịch hẹn. Nội dung trong bài viết dựa trên những bước mình đã tiến hành thực tế khi xây dựng mô hình.

Ở trên là sơ đồ mô tả các bước xây dựng mô hình huấn luyện phân loại email chứa lịch hẹn. Tiếp theo ta sẽ đi cụ thể vào từng bước.

1. Thu thập dữ liệu huấn luyện

Bước đầu tiên để xây dựng mô hình phân loại email lịch hẹn là phải thu thập được bộ dữ liệu email huấn luyện phù hợp với yêu cầu bài toán. Bộ email này cần có số lượng email đủ lớn, bao gồm 2 loại email: chứa lịch hẹn và không chứa lịch hẹn, với số lượng tương đương nhau để đảm bảo độ tin cậy của tập dữ liệu. Để đáp ứng những yêu cầu trên, ta có thể tiến hành thu thập thủ công các email lịch hẹn của bản thân cũng như người thân và bạn bè xung quanh. Ngoài ra cũng có thể tham khảo, thu thập các mẫu thư hẹn trên Internet để tăng độ đa dạng của tập dữ liệu.

Ở mô hình của bài viết này, mình đã thu thập được tổng cộng 800 email bao gồm 400 email chứa lịch hẹn và 400 email không chứa lịch hẹn. Các email này được chia theo tỉ lệ 7:3 vào tập huấn luyện (training set) và tập kiểm thử (test set) tương ứng để tiến hành các bước tiếp theo.

2. Tiền xử lí nội dung email

2.1. Xoá header, signature, forward,...

Đối với các email chuyển tiếp hoặc email phản hồi một email khác, nội dung email sẽ có một số thông tin đính kèm được tự động thêm vào. Các thông tin đính kèm này không hữu ích cho việc phân loại email nên ta cần sử dụng biểu thức chính quy để xoá bỏ các phần này đi. Các biểu thức chính quy đã sử dụng được liệt kê ở bảng dưới đây.

2.2. Loại bỏ các thành phần không cần thiết trong nội dung email

Để tăng độ chính xác cho việc phân loại, cần phải loại bỏ bớt các thành phần gây nhiễu, không mang thông tin cuộc hẹn trong nội dung email. Do đó, ta sẽ thực hiện các bước sau để làm sạch nội dung email:

• Loại bỏ các thẻ HTML, code javascript, css chứa trong email.
• Loại bỏ các đường link, số điện thoại, địa chỉ email xuất hiện trong nội dung email.
• Loại bỏ các từ không mang ý nghĩa trong câu (stopwords) của cả tiếng anh và tiếng việt.
• Loại bỏ các kí tự đứng riêng lẻ hoặc các kí tự đặc biệt.

2.3. Thay thế các thực thể thời gian, địa điểm

Trong các email lịch hẹn, đương nhiên sẽ phải có các thông tin về thời gian, địa điểm của buổi hẹn. Cũng có thể coi việc xuất hiện các thông tin về thời gian, địa điểm như là dấu hiệu nhận biết email chứa lịch hẹn. Tuy nhiên, nếu chỉ thực hiện tách từ thông thường thì các thông tin thời gian, địa điểm sau khi được vector hoá sẽ bị phân tán và không có giá trị cao. Do đó, ta cần thay thế các thông tin này bằng một từ đại diện nhằm mục đích nâng cao giá trị của thông tin thời gian, địa điểm trong nội dung email. Các thực thể địa điểm sẽ được tìm kiếm trong từ điển địa điểm và thay thế bằng từ đại diện LOCATION. Các thực thể thời gian sẽ được xử lí bằng biểu thức chính quy và thay thế bằng từ đại diện TIME. Việc thay thế các thực thể thời gian sẽ được thực hiện bằng biểu thức chính quy như bảng dưới đây.

3. Trích xuất đặc trưng

Sau bước tiền xử lý, giờ ta đã có đầy đủ dữ liệu, việc quan trọng là cần trích xuất đặc trưng của các email trong tập dữ liệu, biểu diễn ngôn ngữ về dạng mà máy tính có thể học được. Bước đầu tiên, ta cần xây dựng một từ điển chứa tất cả các từ xuất hiện trong tập dữ liệu email và số lần mà chúng xuất hiện. Sau đó, ta sẽ chọn giữ lại trong từ điển một số lượng nhất định những từ thường xuyên xuất hiện nhất. Ở đây, mình đã chọn 800 từ thường xuyên xuất hiện để dùng làm từ điển. Bước thứ hai là vector hoá các email trong tập dữ liệu, mỗi vector có độ dài bằng số từ trong từ điển, phần tử thứ i của vector chứa số lần từ thứ i của từ điển xuất hiện trong email mà vector đó đại diện. Ở bước này, đồng thời ta cũng tạo ra mảng các nhãn (labels) của các email trong tập dữ liệu tương ứng.

4. Huấn luyện mô hình với thuật toán SVM

Để tiến hành huấn luyện, mình đã sử dụng module SVC của thư viện sklearn. Mô hình sẽ được xây dựng trên tập huấn luyện, sau đó áp dụng với tập kiểm thử để dự đoán lớp phân loại và đánh giá các thông số về độ chính xác.

5. Kết quả phân loại

Kết quả độ chính xác sau khi xây dựng mô hình như sau

• Accuracy: 97.92%
• Precision: 98.32%
• Recall: 97.5%
• F1 Score: 97.91%