用NLP进行文本分类：使用HanLP轻松实现朴素贝叶斯和SVM

引言

文本分类是自然语言处理的一项基本任务，广泛应用于垃圾邮件过滤、社交媒体推荐、舆情分析等领域。文本分类的目的是将文档分门别类地归入具体的类别中，如“正面”和“负面”，“体育”和“娱乐”等。

传统的文本分类方法主要基于词频统计和机器学习算法。词频统计可以提取文档中出现频率较高的关键词，而机器学习算法可以根据这些关键词对文档进行分类。

近年来，随着深度学习的发展，文本分类的方法也发生了很大的变化。深度学习模型可以自动学习文本中的特征，并将其用于分类任务。深度学习模型在文本分类任务上取得了很好的效果，但其训练过程也更加复杂。

HanLP简介

HanLP是Java语言开发的自然语言处理工具包，可以用来实现各种自然语言处理任务，包括文本分类。HanLP提供了朴素贝叶斯和支持向量机两种经典的文本分类算法，使用起来非常方便。

使用HanLP实现朴素贝叶斯文本分类

朴素贝叶斯算法是一种简单有效的文本分类算法，它基于贝叶斯定理进行分类。朴素贝叶斯算法假设文档中的词语是相互独立的，这显然是一种假设，但它在实践中却能取得很好的效果。

使用HanLP实现朴素贝叶斯文本分类非常简单，只需要几行代码即可。

import com.hankcs.hanlp.classification.classifiers.NaiveBayesClassifier;
import com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class NaiveBayesTextClassification {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 加载语料库
        List<String[]> corpus = IOUtil.loadCsv("data/corpus.csv");

        // 创建朴素贝叶斯分类器
        NaiveBayesClassifier classifier = new NaiveBayesClassifier();

        // 训练分类器
        classifier.train(corpus);

        // 对新文档进行分类
        String newDocument = "我喜欢这部电影";
        String category = classifier.classify(newDocument);

        // 打印分类结果
        System.out.println(category);
    }
}

使用HanLP实现支持向量机文本分类

支持向量机算法是一种强大的机器学习算法，它可以用于解决各种分类问题，包括文本分类。支持向量机算法通过寻找一个最优超平面来将文档分为不同的类别。

使用HanLP实现支持向量机文本分类也非常简单，只需要几行代码即可。

import com.hankcs.hanlp.classification.classifiers.SVMClassifier;
import com.hankcs.hanlp.corpus.io.IOUtil;
import com.hankcs.hanlp.seg.Segment;
import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class SVMT