Python 短文本自动识别个体是否有自杀倾向！Python真滴强!

我们以微博树洞为例，讲解了怎么自动爬取单个微博的评论。今天我们就要用上这些数据做一个自杀倾向分类器，这样的分类器如果应用得当，将可以帮助成千上万误入歧途的人们挽回生命。

为了简化问题，我们将短文本分为两种类别中的一种，即要么是正常微博、要么是自杀倾向微博。这样，有了上次的微博树洞，训练集和测试集就非常好获得了。由于是短文本二分类问题，可以使用scikit-learn的SVM分类模型。

不过要注意的是，我们的分类器并不能保证分类出来的结果百分百正确，毕竟心理状态是很难通过文本准确识别出来的，我们只能通过文字，大致判断其抑郁情况并加以介入。实际上这是一个宁可错杀一百，不可放过一个的问题。毕竟放过一个，可能就有一条生命悄然流逝。

欢迎一同改进这个项目，本项目在训练集和模型方面，改进的空间还相当大。如果你访问不了github，请关注文章最下方公众号，回复自杀倾向检测获得本项目完整源代码。  记得私信小编哦！

1.数据准备

数据集整体上分两个部分，一部分是训练集、一部分是测试集。其中，训练集和测试集中还要分为正常微博短文本和自杀倾向短文本。

将上一篇爬取微博树洞的文章中得到的数据进行人工筛选后，挑出300条作为训练集（有点少，其实业界至少也要3000条以上），再根据上次的微博爬虫随意爬取10000条微博作为训练集的正常微博类。另外再分别搜集自杀倾向微博和普通微博各50条作为测试集。

每条微博按行存储在txt文件里。训练集中，正常微博命名为normal.txt, 自杀倾向微博命名为die.txt。测试集存放在后缀为_test.txt的文件中：

此外，接下来我们会使用到一个机器学习工具包叫scikit-learn(sklearn)，其打包了许多机