python文本分类_手把手教你在Python中实现文本分类.pdf

手把手教你在Python 中实现文本分类（附代码、数

据集）

引言

文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个

或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：

• 分析社交媒体中的大众情感

• 鉴别垃圾邮件和非垃圾邮件

• 自动标注客户问询

• 将新闻文章按主题分类

本文将详细介绍文本分类问题并用Python 实现这个过程：

文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一

个分类器。端到端的文本分类训练主要由三个部分组成：

1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后

把数据集分为训练集和验证集。

特征工程：第二步是特征工程，将原始数据集被转换为用于训练机器学习模型的平

坦特征（flat features），并从现有数据特征创建新的特征。

2. 模型训练：最后一步是建模，利用标注数据集训练机器学习模型。

3. 进一步提高分类器性能：本文还将讨论用不同的方法来提高文本分类器的性

能。

注意：本文不深入讲述NLP 任务，如果你想先复习下基础知识，可以通过这篇文章

/blog/2017/01/ultimate-guide-to-understand-

implement-natural-language-processing-codes-in-python/

准备好你的机器

先安装基本组件，创建Python 的文本分类框架。首先导入所有所需的库。如果你

没有安装这些库，可以通过以下官方链接来安装它们。

• Pandas:/pandas-docs/stable/install.html

• Scikit-learn:/stable/install.html

• XGBoost:http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

• TextBlob:http://textblob.readthedocs.io/en/dev/install.html

• Keras:https://keras.io/#installation

#导入数据集预处理、特征工程和模型训练所需的库

from sklearn import model_selection, preprocessing, linear_model, naive_bayes,

metrics, svm

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer

from sklearn import decomposition, ensemble

import pandas, xgboost, numpy, textblob, string

from keras.preprocessing import text, sequence

from keras import layers, models, optimizers

一、准备数据集

在本文中，我使用亚马逊的评论数据集，它可以从这个链接下载：

/kunalj101/ad1d9c58d338e20d09ff26bcc06c4235

这个数据集包含3.6M 的文本评论内容及其标签，我们只使用其中一小部分数据。

首先，将下载的数据加载到包含两个列（文本和标签）的pandas 的数据结构

（dataframe）中。

数据集链接：

/drive/folders/0Bz8a_Dbh9Qhbfll6bVpmNUtUcFdjYmF2SEpmZUZ

UcVNiMUw1TWN6RDV3a0JHT3kxLVhVR2M

#加载数据集

data = open('data/corpus').read()

labels, texts = [], []

for i, line in enumerate(data.split("\n")):

content = line.split()

labels.append(content[0])

texts.append(content[1])

#创建一个dataframe，列名为text 和label

trainDF = pandas.DataFrame()

trainDF['text'] = texts

trainDF['label'] = labels

接下来，我们将数据集分为训练集和验证集，这样我们可以训练和测试分类器。另

外，我们将编码我们的目标列，以便它可以在机器学习

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