机器学习12- 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。

列表

numpy数组

2.邮件预处理

邮件分句
句子分词
大小写，标点符号，去掉过短的单词
词性还原：复数、时态、比较级
连接成字符串

2.1 传统方法来实现

2.2 nltk库的安装与使用

pip install nltk

import nltk

nltk.download() # sever地址改成 http://www.nltk.org/nltk_data/

或

https://github.com/nltk/nltk_data下载gh-pages分支，里面的Packages就是我们要的资源。

将Packages文件夹改名为nltk_data。

或

网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1iJGCrz4fW3uYpuquB5jbew 提取码：o5ea

放在用户目录。

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安装完成，通过下述命令可查看nltk版本：

import nltk

print nltk.__doc__

2.1 nltk库分词

nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割

nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词

2.2 punkt 停用词

from nltk.corpus import stopwords

stops=stopwords.words('english')

*如果提示需要下载punkt

nltk.download(‘punkt’)

或下载punkt.zip

https://pan.baidu.com/s/1OwLB0O8fBWkdLx8VJ-9uNQ 密码：mema

复制到对应的失败的目录C:UsersAdministratorAppDataRoaming ltk_data okenizers并解压。

2.3 NLTK 词性标注

nltk.pos_tag(tokens)

2.4 Lemmatisation（词性还原）

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

lemmatizer.lemmatize('leaves') #缺省名词

lemmatizer.lemmatize('best',pos='a')

lemmatizer.lemmatize('made',pos='v')

一般先要分词、词性标注，再按词性做词性还原。

2.5 编写预处理函数

def preprocessing(text):

sms_data.append(preprocessing(line[1])) #对每封邮件做预处理

 1 import nltk
 2 from nltk.corpus import stopwords #停用词处理
 3 from nltk.book import *
 4 from nltk.stem import WordNetLemmatizer #词性还原
 5 import pandas as pd
 6 import csv
 7 
 8 def preprocessing(text):
 9     ##用nltk进行分词
10     tokens=[]
11     for sent in nltk.sent_tokenize(text):
12         for word in nltk.word_tokenize(sent):
13             tokens.append(word)
14 
15     ##去除停用词
16     stops = stopwords.words('english')
17     tokens=[token for token in tokens if token not in stops]
18 
19     ##词性标注
20     lemmatizer = WordNetLemmatizer()
21     # tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='n') for token in tokens]  # 名词，单复数
22     # tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='v') for token in tokens]  # 动词，时态
23     # tokens = [lemmatizer.lemmatize(tok    en, pos='a') for token in tokens]  # 形容词，比较级
24     # return tokens
25     tag = nltk.pos_tag(tokens)
26     newtokens = []
27     for i, token in enumerate(tokens):
28         if i:
29             pos = get_wordnet(tag[i][1])
30             if pos:
31                 word = lemmatizer.lemmatize(token, pos)
32                 newtokens.append(word)
33     return newtokens
34 
35 def get_wordnet(tag):
36     if tag.startswith("J"):
37         return nltk.corpus.wordnet.ADJ
38     elif tag.startswith("V"):
39         return nltk.corpus.wordnet.VERB
40     elif tag.startswith("N"):
41         return nltk.corpus.wordnet.NOUN
42     elif tag.startswith("R"):
43         return nltk.corpus.wordnet.ADV
44     else:
45         return ''
46 
47 if __name__=="__main__":
48     file_path = r'./SMSSpamCollection'
49     sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8')
50     sms_data = []
51     sms_label = []
52     csv_reader = csv.reader(sms, delimiter='	')  ##以tab为分割
53     for line in csv_reader:
54         sms_label.append(line[0])
55         sms_data.append(preprocessing(line[1])) #对每封邮件做预处理
56     sms.close()
57     for i in range(0, len(sms_label)):
58         print(sms_label[i], sms_data[i])

3. 训练集与测试集

4. 词向量

5. 模型