文本分类初学者指南：从预处理到建模

人工智能

2023-10-18 23:59:30

文本分类：迈入自然语言处理领域的基石

摘要

文本分类是自然语言处理领域的一项基本任务，旨在将文本文件分配到预定义的类别中。这项技术在我们的日常生活中无处不在，从电子邮件垃圾邮件过滤到社交媒体情绪分析。本文将带您踏上文本分类的旅程，从基础理论到动手实践。

语料预处理：文本数据的整装待发

文本分类的第一步是语料预处理，将原始文本数据转换为结构化数据。这一步骤包括：

文本清洗： 剔除标点符号、数字和特殊字符。
分词： 将文本拆分为单个单词。
去停用词： 去除无意义的单词（如“的”、“是”）。
词干提取： 将单词归约为其词根。

特征工程：从文本中汲取宝贵信息

特征工程旨在从预处理后的文本中提取有用信息。常见的方法包括：

词袋模型： 将文本表示为一个向量，其中每个元素表示某个单词的出现次数。
TF-IDF： 考虑单词在文本和整个语料库中的重要性，对词袋模型进行改进。
n-gram： 将连续的单词作为一个特征。

贝叶斯文本分类：迈出分类的第一步

贝叶斯文本分类是一种简单而有效的分类算法，适用于文本分类任务。它基于贝叶斯定理计算文本属于每个类别的概率，并将文本分配给概率最大的类别。

动手实践：用贝叶斯分类新闻文章

让我们用一个示例来演练贝叶斯文本分类。我们将使用 Python 的 scikit-learn 库构建一个分类器，对新闻文章进行主题分类。

# 导入库
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
dataset = load_files("news_articles")

# 转换为特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(dataset.data)

# 转换为数字编码
y = dataset.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建分类器
classifier = MultinomialNB()

# 训练分类器
classifier.fit(X_train, y_train)

# 评估性能
score = classifier.score(X_test, y_test)
print("准确率：", score)

# 对新文本进行分类
new_text = "中国经济发展迅速"
new_vector = vectorizer.transform([new_text])
prediction = classifier.predict(new_vector)
print("新文本的类别：", prediction)