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
a.邮件分句
b.句子分词
c.大小写，标点符号，去掉过短的单词
d.词性还原：复数、时态、比较级
e.连接成字符串
2.1 传统方法来实现
利用列表，字典，集合等的操作进行词频统计
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
3. 训练集与测试集
4. 词向量
5. 模型