19、自然语言处理与Keras在文本和多分类问题中的应用

自然语言处理与Keras在文本和多分类问题中的应用

1. 基于NLP的异构集成文本分类

在文本分类任务中，我们可以采用异构集成的方法来提高分类的准确性。下面将详细介绍整个流程。

1.1 数据准备

• 导入库和数据 ：首先导入所需的库，如 glob 模块，它可用于匹配指定模式的路径、目录和文件名。使用 glob 模块查找指定路径下的所有文件，然后使用 open() 方法以读取模式打开每个文件，将文件内容读取并追加形成包含所有评论的数据，同时创建标签列标记每个评论为正面或负面。

import glob

# 使用glob查找指定路径下的所有文件
file_paths = glob.glob('path/to/files/*')
data = []
labels = []
for file_path in file_paths:
    with open(file_path, 'r') as file:
        content = file.read()
        data.append(content)
        # 假设文件名或路径包含标签信息
        if 'positive' in file_path:
            labels.append('positive')
        else:
            labels.append('negative')