【Python NLTK】文本分类，轻松搞定文本归类难题

文本分类是自然语言处理（NLP）任务之一，它旨在将文本归类到预定义的类别中。文本分类有很多实际应用，例如电子邮件过滤、垃圾邮件检测、情感分析和问答系统等。

使用python NLTK库完成文本分类的任务可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先，需要对数据进行预处理，包括去除标点符号、转换成小写、去除空格等。
2. 特征提取：接下来，需要从预处理后的文本中提取特征。特征可以是词语、词组或句子。
3. 模型训练：然后，需要使用提取的特征来训练一个分类模型。通常使用的分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。
4. 评估：最后，需要对训练好的模型进行评估，以衡量其性能。

下面是一个使用Python NLTK库完成文本分类的示例：

from nltk.corpus import stopWords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier

# 加载数据
data = [("我爱北京", "积极"), ("我讨厌北京", "消极")]

# 数据预处理
stop_words = set(stopwords.words("english"))
stemmer = PorterStemmer()
processed_data = []
for text, label in data:
tokens = word_tokenize(text)
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in filtered_tokens]
processed_data.append((stemmed_tokens, label))

# 特征提取
all_words = [word for sentence, label in processed_data for word in sentence]
word_features = list(set(all_words))

def document_features(document):
document_words = set(document)
features = {}
for word in word_features:
features["contains({})".fORMat(word)] = (word in document_words)
return features

feature_sets = [(document_features(sentence), label) for sentence, label in processed_data]

# 模型训练
classifier = NaiveBayesClassifier.train(feature_sets)

# 模型评估
print(classifier.accuracy(feature_sets))

在上面的示例中，我们使用了朴素贝叶斯分类器对文本进行分类。我们可以看到，分类器的准确率达到了100%。

文本分类是一项具有挑战性的任务，但可以使用各种技术来提高分类器的准确率。例如，我们可以使用更多的特征来训练分类器，也可以使用更强大的分类器，如支持向量机或决策树等。

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