使用TF-IDF与逻辑回归模型进行文本实体关系抽取

文本实体关系抽取是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及从文本中提取出实体之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用TF-IDF（词频-逆文档频率）特征和逻辑回归模型来实现文本实体关系抽取，并提供相应的源代码。

1. 数据集介绍

我们首先需要一个带有标注的数据集来训练和评估我们的模型。这个数据集应该包含一些文本样本以及每个样本中实体之间的关系标签。这里我们使用一个示例数据集，其中包含以下字段：

• 文本：包含实体的文本段落。
• 实体1：表示文本中出现的第一个实体。
• 实体2：表示文本中出现的第二个实体。
• 关系：表示实体1和实体2之间的关系标签。

2. 数据预处理

在进行模型训练之前，我们需要对数据进行预处理。这包括文本清洗、分词和特征提取等步骤。

2.1 文本清洗

文本清洗是指去除文本中的噪声和不相关的信息，以便更好地提取特征。常见的文本清洗步骤包括去除标点符号、数字和特殊字符等。

import re

def clean_text(text