1.map做一个标签的数字替换
2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000) # 从sklean.extract_feature.text 导入，根据词频做一个数字的映射，max_feature表示的是最大的特征数
需要先使用vec.fit ，再使用vec.transform 才有效
3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000) # 从sklean.extract_feature.text 导入，根据TF-dif做一个数字的映射，max_feature表示的是最大的特征数
4.MultinomialNB() 进行贝叶斯模型的构建，这里使用的是一个向量相似度的计算，采用的是余弦定理，from sklean,naive_bayes
对于需要构成语料库的数据，我们需要去停用词
停用词包括
1. 语料中大量出现的 如 1.！， 2.", 3.#, 4.$, 5.%
2. 没啥大用 1.一下 2.一些 3.一项 4.一则
关键词提取
TF-IDF
比如有3个词：中国,蜜蜂,养殖
TF（词频）：表示的是蜜蜂在这个文章里出现的次数，即词频/ 这个文章词的个数
IDF(拟文档评率)：表示的是log（文章总数/出现这个词文章的个数+1） 比如一共有10000个文章，出现这个词的文章为100， 那么idf约等于3
TF-IDF = TF * IDF
相似度计算：
比如句子A: 我喜欢看电视，不喜欢看电影
句子B: 我不喜欢看电视，也不喜欢看电影
对两个句子进行分词， 语料库：我，喜欢，看，电视，电影，不，也
统计词频：
句子A : 我1， 喜欢2， 看2， 电视1， 不1， 电影1， 也0
句子B: 我1， 喜欢2， 看2， 电视1， 不2， 电影1， 也1
转换为向量的形式
A = [1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]
B = [1, 2, 2, 1, 2, 1, 1]
使用余弦相似度来进行相似度的匹配，做为p(d|h)
1.载入新闻数据
2.使用结巴分词器进行分词
3.将分词后的结果去除停用词
4. 将去除停用词的数据增加一列标签
5.进行数据的拆分，分成训练数据和测试数据
6.对训练数据和测试数据进行文本表示，使用CountVectorizer()，先fit训练数据的变量，然后在分别transform训练数据和测试数据，进行词频向量化操作
7.使用贝叶斯进行训练和预测
import pandas as pd import numpy as np import jieba # 1.导入数据语料的新闻数据 df_data = pd.read_table('data/val.txt', names=['category', 'theme', 'URL', 'content'], encoding='utf-8') # 2.对语料库进行分词操作 df_contents = df_data.content.values.tolist() # list of list 结构 Jie_content = [] for df_content in df_contents: split_content = jieba.lcut(df_content) if len(split_content) > 1 and split_content != ' ': Jie_content.append(split_content) # 3. 导入停止词的语料库, sep=' '表示分隔符， quoting控制引号的常量， names=列名， index_col=False，不用第一列做为行的列名， encoding stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', sep=' ', quoting=3, names=['stopwords'], index_col=False, encoding='utf-8') print(stopwords.head()) # 对文本进行停止词的去除 def drop_stops(Jie_content, stopwords): clean_content = [] all_words = [] for j_content in Jie_content: line_clean = [] for line in j_content: if line in stopwords: continue line_clean.append(line) all_words.append(line) clean_content.append(line_clean) return clean_content, all_words # 将DateFrame的stopwords数据转换为list形式 stopwords = stopwords.stopwords.values.tolist() clean_content, all_words = drop_stops(Jie_content, stopwords) print(clean_content[0]) # 4. 构造训练数据，变量是content，标签是category df_content = pd.DataFrame({'content':clean_content, 'label':df_data['category']}) # 使用map将标签转换为数字形式 print(df_content.label.unique()) label_map = {'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':10} df_content['label'] = df_content['label'].map(label_map) # 5.使用train_test_split 分出训练集和测试集 from sklearn.cross_validation import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(df_content['content'], df_content['label'], random_state=1) # 将样本特征转换为词频向量的形式 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 6. 为了满足CountVectorizer的形式，我们需要对转换前的样本做转换 train_x_str = [] for line in train_x: str_line = ' '.join(line) train_x_str.append(str_line) test_x_str = [] for line in test_x: str_line = ' '.join(line) test_x_str.append(str_line) # 将文本数据根据词频转换为向量形式 vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000) vec.fit(train_x_str) # 7步 使用贝叶斯模型进行训练和测试 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB print('1', np.shape(vec.transform(train_x_str))) classifier = MultinomialNB() classifier.fit(vec.transform(train_x_str), train_y) print(classifier.score(vec.transform(test_x_str), test_y)) # 8. 使用TF-IDF构建向量矩阵 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000) vec.fit(train_x_str) classifier.fit(vec.transform(train_x_str), train_y) print(classifier.score(vec.transform(test_x_str), test_y)) vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000, ngram_range=(1, 3)) vec.fit(train_x_str) classifier.fit(vec.transform(train_x_str), train_y) print(classifier.score(vec.transform(test_x_str), test_y))