5、利用文本分析算法探索20个新闻组数据集

利用文本分析算法探索20个新闻组数据集

1. 相关工具介绍

在进行文本分析时，我们会用到多个实用的Python库：
- Gensim ：除了强大的语义建模方法外，Gensim还提供了以下功能：
- 相似性查询 ：检索与给定查询对象相似的对象。
- 词向量化 ：一种创新的词表示方式，同时保留词共现特征。
- 分布式计算 ：使得从数百万个文档中高效学习成为可能。
- TextBlob ：这是一个基于NLTK构建的相对较新的库。它通过易于使用的内置函数和方法以及常见任务的包装器，简化了自然语言处理（NLP）和文本分析。我们可以在终端中运行 pip install -U textblob 命令来安装TextBlob。此外，TextBlob还具有一些NLTK目前没有的有用功能，如拼写检查和纠正、语言检测和翻译。
- scikit - learn ：这是我们在整个项目中使用的主要包。它不仅提供了全面的机器学习功能，还具备我们所需的所有文本处理功能，如分词。此外，它还带有一个用于加载20个新闻组数据集的内置加载器。

2. 20个新闻组数据集介绍

2.1 数据集概述

20个新闻组数据集包含大约20,000个文档，分布在20个在线新闻组中。新闻组是互联网上人们可以就特定主题提问和回答的地方。该数据集已经被划分为训练集和测试集，划分点基于某个特定日期。原始数据