使用贝叶斯进行新闻分类
2024-05-07 06:47:45
贝叶斯新闻分类任务
- 新闻数据集处理
爬取的新闻数据，需要我们对文本数据进行很多预处理才能使用
- 文本分词
通常我们处理的都是词而不是一篇文章
- 去停用词
停用词会对结果产生不好的影响，所以一定得把他们去剔除掉
- 构建文本特征
如何构建合适特征是自然语言处理中最重要的一步，这俩我们选择两种方案来进行对比
- 贝叶斯分类
基于贝叶斯算法来完成最终的分类任务
import csvimport jieba.analyse
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
df_news = pd.read_table(filepath_or_buffer='./bayes/data.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='UTF-8')
df_news.dropna()
df_news.tail()| category | theme | URL | content | |
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stopwords = pd.read_table(filepath_or_buffer='./bayes/stopwords.txt',names=['stopword'],sep='\t',quoting=csv.QUOTE_NONE,encoding='UTF-8')
stopwords = stopwords['stopword'].values.tolist()content_arr = df_news['content'].values.tolist()
content_arr[0]
'经销商\u3000电话\u3000试驾／订车Ｕ憬杭州滨江区江陵路１７８０号４００８－１１２２３３转５８６４＃保常叮００万９阒菔邪自魄白云大道北１３６１号；广州市天河区黄埔大道西１００号富力盈泰大厦１０５室４００８－１１２２３３转９９１５＃保常福００万Ｉ蕉省淄博市张店区山泉路８９号４００８－１１２２３３转５１５６＃保常叮００万４罅保税区黄海西三路１０１号４００８－１１２２３３转２６０３＃保玻埃００万Ｌ粕绞新纺锨复兴路２１号４００８－１１２２３３转３０４３＃保常叮００万Ｖ泄云南昆明市度假区滇池路１２６８号４００８－１１２２３３转７３１２＃保常叮００万Ｒ川市兴庆区丽景北街８００号４００８－１１２２３３转３２６９＃保常叮００万９尔滨市道外区先锋路４６９号４００８－１１２２３３转２０２９＃保矗福００万３ど呈刑煨那桂花坪街道雀园路口／星沙中南汽车世界Ａ区０５号４００８－１１２２３３转７６６６＃保常梗００万Ｎ浜菏信塘城经济开发区盘龙汽车城＃矗埃埃福１１２２３３转７５２４＃保常叮００万９阒莘禺区市广路９８９号（祈福食街旁）＃矗埃埃福１１２２３３转９９６３＃保常叮００万Ｆ侄新区御桥路１３７７号４００８－１１２２３３转６３３７＃保常福００万０不帐『戏适邪河工业区纬一路２２号１３８．００万Ｉ虾Ｊ斜ι角江杨南路１３８１号４００８－１１２２３３转６７２２＃保常叮００万ｔ奚蕉路１９８号４００８－１１２２３３转５９３３＃保常叮００万１本┦谐阳区北四环望京街６８号４００８－１１２２３３转８６１５＃保玻福００万１本┦胁平区立汤路亚北博晟汽车汇展中心＃保埃福８６万＝西省南昌市青山湖区科技大道５９９号１３６．００万Ｉ苄耸信劢工业区康宁路车管所对面＃保常叮００万Ｄ暇┦薪宁区天元中路１１１号４００８－１１２２３３转５５０１＃保常叮００万３ご菏形餍戮济技术开发区长沈路４２２２号１３６．００万Ｊ家庄市北二环东路８６号河北国际汽车贸易园区＃矗埃埃福１１２２３３转３１７８＃保矗福００万８壅⑶城港路９９号广达车城永兴路３号１３６．００万Ｉ蜓羰刑西区北二中路１１号４００８－１１２２３３转２４９８＃保常叮００万３啥际星嘌虼蟮溃保福负牛ㄐ挛幕宫对面）＃保矗常８０万Ａ赡省沈阳市皇姑区鸭绿江街３２号甲（长客总站北行１５００米）＃保矗福００万Ｉ钲谑新藓区罗芳立交六星汽车园进口大众４Ｓ店４００８－１１２２３３转９８６６＃保担埃００万３ご憾环城路１００５６号１３６．００万'
content_words = []
for line in content_arr:current_segment = jieba.lcut(line)if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\t\r':content_words.append(current_segment)
content_words[0]
['经销商','\u3000','电话','\u3000','试驾','／','订车','Ｕ','憬','杭州','滨江区','江陵','路','１','７','８','０','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','５','８','６','４','＃','保常','叮','０','０','万','９','阒','菔','邪','自魄','白云','大道北','１','３','６','１','号','；','广州市','天河区','黄埔','大道','西','１','０','０','号','富力','盈泰','大厦','１','０','５','室','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','９','９','１','５','＃','保常福','０','０','万','Ｉ','蕉','省','淄博市','张店区','山泉','路','８','９','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','５','１','５','６','＃','保常','叮','０','０','万','４','罅','保税区','黄海','西','三路','１','０','１','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','２','６','０','３','＃','保玻埃','０','０','万','Ｌ','粕','绞','新','纺锨','复兴路','２','１','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','３','０','４','３','＃','保常','叮','０','０','万','Ｖ','泄','云南','昆明市','度假区','滇池','路','１','２','６','８','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','７','３','１','２','＃','保常','叮','０','０','万','Ｒ','川市','兴庆区','丽景','北街','８','０','０','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','３','２','６','９','＃','保常','叮','０','０','万','９','尔滨市','道外区','先锋','路','４','６','９','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','２','０','２','９','＃','保','矗福','０','０','万','３','ど','呈刑','煨','那','桂花','坪','街道','雀园','路口','／','星沙','中南','汽车','世界','Ａ','区','０','５','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','７','６','６','６','＃','保常','梗','０','０','万','Ｎ','浜','菏','信塘城','经济','开发区','盘龙','汽车城','＃','矗埃埃福','１','１','２','２','３','３','转','７','５','２','４','＃','保常','叮','０','０','万','９','阒莘禺','区市','广路','９','８','９','号','（','祈福','食街','旁','）','＃','矗埃埃福','１','１','２','２','３','３','转','９','９','６','３','＃','保常','叮','０','０','万','Ｆ','侄','新区','御桥','路','１','３','７','７','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','６','３','３','７','＃','保常福','０','０','万','０','不帐','『','戏适','邪河','工业区','纬','一路','２','２','号','１','３','８','．','０','０','万','Ｉ','虾','Ｊ','斜','ι','角江','杨','南路','１','３','８','１','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','６','７','２','２','＃','保常','叮','０','０','万','ｔ','奚蕉路','１','９','８','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','５','９','３','３','＃','保常','叮','０','０','万','１','本','┦','谐阳区','北四环','望京','街','６','８','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','８','６','１','５','＃','保玻福','０','０','万','１','本','┦','胁','平区立','汤路','亚北博晟','汽车','汇展','中心','＃','保埃福','８','６','万','＝','西省','南昌市','青山湖区','科技','大道','５','９','９','号','１','３','６','．','０','０','万','Ｉ','苄','耸信','劢','工业区','康宁','路','车管所','对面','＃','保常','叮','０','０','万','Ｄ','暇','┦','薪宁区','天元','中路','１','１','１','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','５','５','０','１','＃','保常','叮','０','０','万','３','ご','菏形','餍','戮济','技术开发区','长沈路','４','２','２','２','号','１','３','６','．','０','０','万','Ｊ','家庄','市','北二环','东路','８','６','号','河北','国际','汽车贸易','园区','＃','矗埃埃福','１','１','２','２','３','３','转','３','１','７','８','＃','保','矗福','０','０','万','８','壅','⑶','城港路','９','９','号','广达','车城','永兴路','３','号','１','３','６','．','０','０','万','Ｉ','蜓','羰刑','西区','北二','中路','１','１','号','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','２','４','９','８','＃','保常','叮','０','０','万','３','啥际星','嘌','虼','蟮','溃','保福','负牛','ㄐ','挛幕宫','对面','）','＃','保','矗常','８','０','万','Ａ','赡省','沈阳市','皇姑区','鸭绿江','街','３','２','号','甲','（','长客','总站','北','行','１','５','０','０','米','）','＃','保','矗福','０','０','万','Ｉ','钲','谑','新藓区','罗芳','立交','六星','汽车','园','进口','大众','４','Ｓ','店','４','０','０','８','－','１','１','２','２','３','３','转','９','８','６','６','＃','保担','埃','０','０','万','３','ご','憾','环城路','１','０','０','５','６','号','１','３','６','．','０','０','万']
def drop_stopwords(content_words,stopwords):content_words_clean = []for line_words in content_words:line_clean = []for word in line_words:if word in stopwords:continueline_clean.append(word)content_words_clean.append(line_clean)return content_words_clean
content_words_clean = drop_stopwords(content_words,stopwords)
train_data = pd.DataFrame({"content_clean":content_words_clean,"label":df_news['category']})
train_data.head()
| content_clean | label | |
|---|---|---|
| 0 | [经销商, 电话, 试驾, 订车, Ｕ, 憬, 杭州, 滨江区, 江陵, 路, 号, 转, ... | 汽车 |
| 1 | [呼叫, 热线, 服务, 邮箱, ｋ, ｆ, ｐ, ｅ, ｏ, ｐ, ｌ, ｅ, ｄ, ａ,... | 汽车 |
| 2 | [Ｍ, Ｉ, Ｎ, Ｉ, 品牌, 二月, 公布, 最新, Ｍ, Ｉ, Ｎ, Ｉ, 新, 概念... | 汽车 |
| 3 | [清仓, 甩卖, 一汽, 夏利, Ｎ, 威志, Ｖ, 低至, 万, 启新, 中国, 一汽, ... | 汽车 |
| 4 | [日内瓦, 车展, 见到, 高尔夫, 家族, 新, 成员, 高尔夫, 敞篷版, 款, 全新,... | 汽车 |
label_mapping = {"汽车": 1, "财经": 2, "科技": 3, "健康": 4, "体育":5, "教育": 6,"文化": 7,"军事": 8,"娱乐": 9,"时尚": 0}
train_data['label'].unique()
array(['汽车', '财经', '科技', '健康', '体育', '教育', '文化', '军事', '娱乐', '时尚'],dtype=object)
train_data['label'] = train_data['label'].map(label_mapping)
train_data.head()
| content_clean | label | |
|---|---|---|
| 0 | [经销商, 电话, 试驾, 订车, Ｕ, 憬, 杭州, 滨江区, 江陵, 路, 号, 转, ... | 1 |
| 1 | [呼叫, 热线, 服务, 邮箱, ｋ, ｆ, ｐ, ｅ, ｏ, ｐ, ｌ, ｅ, ｄ, ａ,... | 1 |
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| 3 | [清仓, 甩卖, 一汽, 夏利, Ｎ, 威志, Ｖ, 低至, 万, 启新, 中国, 一汽, ... | 1 |
| 4 | [日内瓦, 车展, 见到, 高尔夫, 家族, 新, 成员, 高尔夫, 敞篷版, 款, 全新,... | 1 |
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(train_data['content_clean'].values,train_data['label'].values,random_state=1)train_words = []
for line_index in range(len(x_train)):train_words.append(' '.join(x_train[line_index]))
train_words[0]
'中新网 上海 日电 于俊 父亲节 网络 吃 一顿 电影 快餐 微 电影 爸 对不起 我爱你 定于 本月 父亲节 当天 各大 视频 网站 首映 葜 谱 鞣 剑 保慈 障蚣 钦 呓 樯 埽 ⒌ 缬 埃 ǎ 停 椋 悖 颍 铩 妫 椋 恚 称 微型 电影 新 媒体 平台 播放 状态 短时 休闲 状态 观看 完整 策划 系统 制作 体系 支持 显示 较完整 故事情节 电影 微 超短 放映 微 周期 制作 天 数周 微 规模 投资 人民币 几千 数万元 每部 内容 融合 幽默 搞怪 时尚 潮流 人文 言情 公益 教育 商业 定制 主题 单独 成篇 系列 成剧 唇 开播 微 电影 爸 对不起 我爱你 讲述 一对 父子 观念 缺少 沟通 导致 关系 父亲 传统 固执 钟情 传统 生活 方式 儿子 新派 音乐 达 习惯 晚出 早 生活 性格 张扬 叛逆 两种 截然不同 生活 方式 理念 差异 一场 父子 间 拉开序幕 子 失手 打破 父亲 心爱 物品 父亲 赶出 家门 剧情 演绎 父亲节 妹妹 哥哥 化解 父亲 这场 矛盾 映逋坏 嚼 斫 狻 ⒍ 粤 ⒌ 桨容 争执 退让 传统 尴尬 父子 尴尬 情 男人 表达 心中 那份 感恩 一杯 滤挂 咖啡 父亲节 变得 温馨 镁 缬 缮 虾 Ｎ 逄 煳 幕 传播 迪欧 咖啡 联合 出品 出品人 希望 观摩 扪心自问 父亲节 父亲 记得 父亲 生日 哪一天 父亲 爱喝 跨出 家门 那一刻 感觉 一颗 颤动 心 操劳 天下 儿女 父亲节 大声 喊出 父亲 家人 爱 完'
test_words = []
for line_index in range(len(x_test)):test_words.append(' '.join(x_test[line_index]))
test_words[0]
'国家 公务员 考试 申论 应用文 类 试题 实质 一道 集 概括 分析 提出 解决问题 一体 综合性 试题 说 一道 客观 凝练 申发 论述 文章 题目 分析 历年 国考 申论 真题 公文 类 试题 类型 多样 包括 公文 类 事务性 文书 类 题材 从题 干 作答 材料 内容 整合 分析 无需 太 创造性 发挥 纵观 历年 申论 真题 作答 应用文 类 试题 文种 格式 作出 特别 重在 内容 考查 行文 格式 考生 平常心 面对 应用文 类 试题 准确 把握 作答 领会 内在 含义 把握 题材 主旨 材料 结构 轻松 应对 应用文 类 试题 Ｒ 弧 ⒆ 钒 盐 展文 写作 原则 Ｔ 材料 中来 应用文 类 试题 材料 总体 把握 客观 考生 材料 中来 材料 中 把握 材料 准确 理解 题材 主旨 Ｔ 政府 角度 作答 应用文 类 试题 更应 注重 政府 角度 观点 政府 角度 出发 原则 表述 观点 提出 解决 之策 考生 作答 站 政府 人员 角度 看待 提出 解决问题 Ｔ 文体 结构 形式 考查 重点 文体 结构 大部分 评分 关键点 解答 方法 薄 ⒆ ス 丶 词 明 方向 作答 题目 题干 作答 作答 方向 作答 角度 关键 向导 考生 仔细阅读 题干 作答 抓住 关键词 作答 方向 相关 要点 整理 作答 思路 年国考 地市级 真 题为 例 潦惺姓 府 宣传 推进 近海 水域 污染 整治 工作 请 给定 资料 市政府 工作人员 身份 草拟 一份 宣传 纲要 Ｒ 求 保对 宣传 内容 要点 提纲挈领 陈述 玻 体现 政府 精神 全市 各界 关心 支持 污染 整治 工作 通俗易懂 超过 字 肮 丶 词 近海 水域 污染 整治 工作 市政府 工作人员 身份 宣传 纲要 提纲挈领 陈述 体现 政府 精神 全市 各界 关心 支持 污染 整治 工作 通俗易懂 提示 归结 作答 要点 包括 污染 情况 原因 解决 对策 作答 思路 情况 原因 对策 意义 逻辑 顺序 安排 文章 结构 病 ⒋ 缶殖 龇 ⅲ 明 结构 解答 应用文 类 试题 考生 材料 整体 出发 大局 出发 高屋建瓴 把握 材料 主题 思想 事件 起因 解决 对策 阅读文章 构建 文章 结构 直至 快速 解答 场 ⒗ 硭 乘悸 罚明 逻辑 应用文 类 试题 严密 逻辑思维 情况 原因 对策 意义 考生 作答 先 弄清楚 解答 思路 统筹安排 脉络 清晰 逻辑 表达 内容 表述 础 把握 明 详略 考生 仔细阅读 分析 揣摩 应用文 类 试题 内容 答题 时要 详略 得当 主次 分明 安排 内容 增加 文章 层次感 阅卷 老师 阅卷 时能 明白 清晰 一目了然 玻埃 保蹦旯 考 考试 申论 试卷 分为 省级 地市级 两套 试卷 能力 大有 省级 申论 试题 考生 宏观 角度看 注重 深度 广度 考生 深谋远虑 地市级 试题 考生 微观 视角 观察 侧重 考查 解决 能力 考生 贯彻执行 作答 区别对待'
cv = CountVectorizer(analyzer='word',max_features=5000,lowercase=False)
feature = cv.fit_transform(train_words)
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(feature,y_train)
classifier.score(cv.transform(test_words),y_test)
0.8048
tv = TfidfVectorizer(analyzer='word',max_features=5000,lowercase=False)
feature = tv.fit_transform(train_words)
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(feature,y_train)
classifier.score(tv.transform(test_words),y_test)
0.816
选择一篇文章进行测试
test_content = "昨日，沪指收盘击穿钻石底，报２１２６点，创２００９年３月以来新低，深指破位９１００点关口。 钻石底沦陷，两市昨日交投不足千亿，Ａ股持仓账户比例下滑至３３．９６％创新低，股民投资意愿降至“冰点”。Ａ头地产股大跌Ａ绞凶蛉找蝗缂韧低开，盘初窄幅震荡，沪指一度突破５日均线，升至日内高点２１４７．６６点，深指冲上９２００点。Ｎ绾螅受困基本面表现乏力、利好消息缺失，两市成交持续低迷。地产板块午后大幅下挫，四大龙头地产股“招保万金”放量大跌，加重场内担忧，权重股纷纷翻绿，导致两市最后半小时放量跳水。Ｗ钪眨沪指报收２１２６点，下跌０．４８％，创２００９年３月９日以来收盘新低。深指下跌０．８０％，收报９０８１．９０点，失守９１００点关口。＃冻烧嘶Э詹铸＠醋灾械枪司的最新数据显示，７月１６日至７月２０日当周，新增Ａ股开户数为８．４１万户，较上周增加０．６７万户，增幅８．５６％，已连续两周增加。但上周市场参与度仅为５．０１％，已连降两周；截至上周末，Ａ股持仓账户数为５６４５万户，较前一周减少７．１７万户，比例下滑至３３．９６％，续创历史新低。Ｍ庾士始唱多Ｓ肷⒒У摹白山观虎斗”迥异的是，外资机构唱多声音此起彼伏，更有机构“冰川期”满仓操作。ＤΩ士丹利在其最新研报中称，中国Ａ股和Ｈ股的估值都显著低于历史水平，年内应有较好表现；高盛高华则认为，上证指数有望到年底达到２７５０点。Ｍ庾驶构“看多”同时也做多。２００６年获得Ａ股ＱＦＩＩ资格的爱德蒙得洛希尔资产管理公司总经理汤熠近日透露，该公司在Ａ股市场的７亿多美元投资目前已满仓操作。";
test_current_segment = jieba.lcut(test_content)
test_contents_clean = drop_stopwords(content_words = [test_current_segment],stopwords=stopwords)
t_words = [' '.join(test_contents_clean[0])]
classifier.predict(tv.transform(t_words))
array([2], dtype=int64)
参考资料：
- 必须先用fit_transform(trainData)，之后再transform(testData)
- 如果直接transform(testData)，程序会报错
- 如果fit_transfrom(trainData)后，使用fit_transform(testData)而不transform(testData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。(一定要避免这种情况)
https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82971752
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