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
• 名子分词
• 去掉过短的单词
• 词性还原
• 连接成字符串

•  传统方法来实现
•  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/

将Packages文件夹改名为nltk_data。

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

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

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import csv

def preprocessing(text):
    tokens = []
    for sent in nltk.sent_tokenize(text):  # 对录入的文本按照句子进行分割
        for word in nltk.word_tokenize(sent):  # 对句子进行分词
            tokens.append(word)

    # 去除停用词
    stops = stopwords.words("english")
    tokens = [token for token in tokens if token not in stops]

    # 词性标注
    nltk.pos_tag(tokens)

    # 词性还原
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()  # 定义还原对象
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='n') for token in tokens]  # 名词
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='v') for token in tokens]  # 动词
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='a') for token in tokens]  # 形容词
    return tokens  # 返回处理结果

sms = open("../data/SMSSpamCollection", 'r', encoding='utf-8')  # 数据读取
sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter='	')
for line in csv_reader:  # 预处理
    sms_label.append(line[0])
    sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()

print("标题内容：", sms_label)  # 标题
print("处理后内容：")  # 处理后的邮件内容
for r in sms_data:
    print(r)

3. 训练集与测试集

4. 词向量

5. 模型