NLP 中文短文本分类项目实践

随着互联网和移动设备的普及，短文本数据的处理和分析变得越来越重要。

自然语言处理（NLP）是处理和理解自然语言的一种技术，近年来在短文本分类、情感分析、机器翻译等领域得到广泛应用。

本文将介绍如何使用 NLP 技术，实现一个中文短文本分类项目的实践。

一、项目介绍

本项目是一个中文短文本分类器，可以将输入的短文本分为多个类别。

本文将使用 Python 语言和相关的 NLP 库，搭建一个基于机器学习的分类器。

我们将使用一个包含多个类别的中文文本数据集，通过特征提取、模型训练和预测，实现对短文本的分类。

二、数据集介绍

本项目使用的数据集是一个中文短文本分类数据集，包含 20 个类别，每个类别有约 1000 条短文本。数据集可以从以下链接下载：

中文短文本分类.zip

数据集中的每个短文本都有一个类别标签，例如：

"3C数码": "疯狂抢购小米5，我的手终于也有了小米5，赞一个！"

三、数据预处理

数据预处理是 NLP 中的重要步骤，它可以将原始数据转化为适合训练的格式。本项目的数据预处理包括以下步骤：

1. 加载数据集：使用 Pandas 库读取数据集文件，将每个短文本和对应的类别标签存储为一个 DataFrame。

1. 分词：使用结巴分词库对每个短文本进行分词，得到词语列表。

1. 去除停用词：去除停用词可以减少模型的噪声和复杂度，提高模型的准确率。我们可以使用中文停用词库，将停用词从词语列表中去除。

1. 文本向量化：将每个短文本转化为向量表示。我们可以使用词袋模型或 TF-IDF 模型，将每个词语映射为一个数字特征，并将所有词语的特征拼接成一个向量。

以下是数据预处理的代码实现：