手把手教程：用Python开发一个自然语言处理模型，并用Flask进行部署

摘要： 实用性教程！教你如何快速创建一个可用的机器学习程序！

截住到目前为止，我们已经开发了许多机器学习模型，对测试数据进行了数值预测，并测试了结果。实际上，生成预测只是机器学习项目的一部分，尽管它是我认为最重要的部分。今天我们来创建一个用于文档分类、垃圾过滤的自然语言处理模型，使用机器学习来检测垃圾短信文本消息。我们的ML系统工作流程如下：离线训练->将模型作为服务提供->在线预测。

1、通过垃圾邮件和非垃圾邮件训练离线分类器。

2、经过训练的模型被部署为服务用户的服务。

当我们开发机器学习模型时，我们需要考虑如何部署它，即如何使这个模型可供其他用户使用。Kaggle和数据科学训练营非常适合学习如何构建和优化模型，但他们并没有教会工程师如何将它们带给其他用户使用，建立模型与实际为人们提供产品和服务之间存在重大差异。

在本文中，我们将重点关注：构建垃圾短信分类的机器学习模型，然后使用Flask（用于构建Web应用程序的Python微框架）为模型创建API。此API允许用户通过HTTP请求利用预测功能。让我们开始吧！

构建ML模型

数据是标记为垃圾邮件或正常邮件的SMS消息的集合，可在此处找到。首先，我们将使用此数据集构建预测模型，以准确分类哪些文本是垃圾邮件。朴素贝叶斯分类器是一种流行的电子邮件过滤统计技术。他们通常使用词袋功能来识别垃圾邮件。因此，我们将使用Naive Bayes定理构建一个简单的消息分类器。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import classification_report

df = pd.read_csv('spam.csv', encoding="latin-1")
df.drop(['Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4'], axis=1, inplace=True)
df['label'] = df['class'].map({'ham': 0, 'spam': 1})
X = df['message']
y = df['label']
cv = CountVectorizer()
X = cv.fit_transform(X) # Fit the Data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
#Naive Bayes Classifier
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train,y_train)
clf.score(X_test,y_test)
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Naive Bayes分类器不仅易于实现，而且提供了非常好的性能。在训练模型之后，我们都希望有一种方法来保持模型以供将来使用而无需重新训练。为实现此目的，我们添加以下行以将我们的模型保存为.pkl文件供以后使用。

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'NB_spam_model.pkl')

我们加载并使用保存的模型：

NB_spam_model = open('NB_spam_model.pkl','rb')
clf = joblib.load(NB_spam_model)

上述过程称为“标准格式的持久模型”，即模型以特定的开发语言的特定格式持久存储。下一步就是将模型在一个微服务中提供，该服务的公开端点用来接收来自客户端的请求。

将垃圾邮件分类器转换为Web应用程序

在上一节中准备好用于对SMS消息进行分类的代码之后，我们将开发一个Web应用程序，该应用程序由一个简单的Web页面组成，该页面具有允许我们输入消息的表单字段。在将消息提交给Web应用程序后，它将在新页面上呈现该消息，从而为我们提供是否为垃圾邮件的结果。

首先，我们为这个项目创建一个名为SMS-Message-Spam-Detector 的文件夹，这是该文件夹中的目录树，接下来我们将解释每个文件。

spam.csv
app.py
templates/
        home.html
        result.html
static/
        style.css

子目录templates是Flask在Web浏览器中查找静态HTML文件的目录，在我们的例子中，我们有两个html文件：home.html和result.html 。

app.py

app.py文件包含将由Python解释器执行以运行Flask Web应用程序的主代码，还包含用于对SMS消息进行分类的ML代码：

from flask import Flask,render_template,url_for,request
import pandas as pd 
import pickle
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.externals import joblib

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')

@app.route('/predict',methods=['POST'])
def predict():
    df= pd.read_csv("spam.csv", encoding="latin-1")
    df.drop(['Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4'], axis=1, inplace=True)
    # Features and Labels
    df['label'] = df['class'].map({'ham': 0, 'spam': 1})
    X = df['message']
    y = df['label']

    # Extract Feature With CountVectorizer
    cv = CountVectorizer()
    X = cv.fit_transform(X) # Fit the Data
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
    #Naive Bayes Classifier
    from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

    clf = MultinomialNB()
    clf.fit(X_train,y_train)
    clf.score(X_test,y_test)
    #Alternative Usage of Saved Model
    # joblib.dump(clf, 'NB_spam_model.pkl')
    # NB_spam_model = open('NB_spam_model.pkl','rb')
    # clf = joblib.load(NB_spam_model)

    if request.method == 'POST':
        message = request.form['message']
        data = [message]
        vect = cv.transform(data).toarray()
        my_prediction = clf.predict(vect)
    return render_template('result.html',prediction = my_prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

1、我们将应用程序作为单个模块运行，因此我们使用参数初始化了一个新的Flask实例，__name__是为了让Flask知道它可以在templates所在的同一目录中找到HTML模板文件夹（）。

2、接下来，我们使用route decorator（@app.route('/')）来指定可以触发home 函数执行的URL 。我们的home 函数只是呈现home.htmlHTML文件，该文件位于templates文件夹中。

3、在predict函数内部，我们访问垃圾邮件数据集、预处理文本、进行预测，然后存储模型。我们访问用户输入的新消息，并使用我们的模型对其标签进行预测。

4、我们使用该POST方法将表单数据传输到邮件正文中的服务器。最后，通过debug=True在app.run方法中设置参数，进一步激活Flask的调试器。

5、最后，我们使用run函数执行在服务器上的脚本文件，我们需要确保使用if语句 __name__ == '__main__'。

home.html

以下是home.html将呈现文本表单的文件的内容，用户可以在其中输入消息：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home</title>
    <!-- <link rel="stylesheet" type="text/css" href="../static/css/styles.css"> -->
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
</head>
<body>

    <header>
        <div class="container">
        <div id="brandname">
            Machine Learning App with Flask
        </div>
        <h2>Spam Detector For SMS Messages</h2>

    </div>
    </header>

    <div class="ml-container">

        <form action="{{ url_for('predict')}}" method="POST">
        <p>Enter Your Message Here</p>
        <!-- <input type="text" name="comment"/> -->
        <textarea name="message" rows="4" cols="50"></textarea>
        <br/>

        <input type="submit" class="btn-info" value="predict">

    </form>

    </div>
</body>
</html>
view raw

style.css文件

在home.html的head部分，我们将加载styles.css文件，CSS文件是用于确定HTML文档的外观和风格的。styles.css必须保存在一个名为的子目录中static，这是Flask查找静态文件（如CSS）的默认目录。

body{
    font:15px/1.5 Arial, Helvetica,sans-serif;
    padding: 0px;
    background-color:#f4f3f3;
}

.container{
    width:100%;
    margin: auto;
    overflow: hidden;
}

header{
    background:#03A9F4;#35434a;
    border-bottom:#448AFF 3px solid;
    height:120px;
    width:100%;
    padding-top:30px;

}

.main-header{
            text-align:center;
            background-color: blue;
            height:100px;
            width:100%;
            margin:0px;
        }
#brandname{
    float:left;
    font-size:30px;
    color: #fff;
    margin: 10px;
}

header h2{
    text-align:center;
    color:#fff;

}

.btn-info {background-color: #2196F3;
    height:40px;
    width:100px;} /* Blue */
.btn-info:hover {background: #0b7dda;}

.resultss{
    border-radius: 15px 50px;
    background: #345fe4;
    padding: 20px; 
    width: 200px;
    height: 150px;
}

result.html

我们创建一个result.html文件，该文件将通过函数render_template('result.html', prediction=my_prediction)返回呈现predict，我们在app.py脚本中定义该文件以显示用户通过文本字段提交的文本。result.html文件包含以下内容：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title></title>
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{{ url_for('static', filename='css/styles.css') }}">
</head>
<body>
    <header>
        <div class="container">
        <div id="brandname">
            ML App
        </div>
        <h2>Spam Detector For SMS Messages</h2>        
    </div>
    </header>
    <p style="color:blue;font-size:20;text-align: center;"><b>Results for Comment</b></p>
    <div class="results">

    {% if prediction == 1%}
    <h2 style="color:red;">Spam</h2>
    {% elif prediction == 0%}
    <h2 style="color:blue;">Not a Spam (It is a Ham)</h2>
    {% endif %}
    </div>
</body>
</html>

从result.htm文件我们可以看到一些代码使用通常在HTML文件中找不到的语法例如，{% if prediction ==1%},{% elif prediction == 0%},{% endif %}这是jinja语法，它用于访问从HTML文件中请求返回的预测。

我们就要大功告成了！

完成上述所有操作后，你可以通过双击appy.py 或从终端执行命令来开始运行API ：

cd SMS-Message-Spam-Detector
python app.py

你应该得到以下输出：

现在你可以打开Web浏览器并导航到http://127.0.0.1:5000/，你应该看到一个简单的网站，内容如下：

恭喜！我们现在以零成本的代价创建了端到端机器学习（NLP）应用程序。如果你回顾一下，其实整个过程根本不复杂。有点耐心和渴望学习的动力，任何人都可以做到。所有开源工具都使每件事都成为可能。

更重要的是，我们能够将我们对机器学习理论的知识扩展到有用和实用的Web应用程序！

完整的工作源代码可在此存储库中找到，祝你度过愉快的一周！

阅读原文

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