作业十二 朴素贝叶斯垃圾邮件

1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。

列表

numpy数组

代码：

import numpy as np
import csv
p =r"SMSSpamCollection"
sms= open(p,'r',encoding='utf-8')
data=csv.reader(sms,delimiter = "	")
for i in data:
    print(i)
sms.close()
截图：

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/

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__

 安装：

 查看版本：

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

 查看是否安装nltk_data成功：

 放在用户路径：

 可以放的路径（根据自己的硬盘）：

*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。

 punkt放在的路径：

 代码：

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):      #1.对录入的文本按照句子进行分割;
        for word in nltk.word_tokenize(sent):  #2.对句子进行分词；
            tokens.append(word)              #存放如token中


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

    #4.大小写转换，并去掉短于3的词
    tokens=[token.lower() for token in tokens if len(token) >=3]

    #NLTK词性标注(
    nltk.pos_tag(tokens)

    #5.词性还原Lemmatisation
    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; #返回处理完成后的文本

sms=open("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 i in sms_data:
    print(i)
截图：