基于Python的人工智能应用案例系列（19）：SpaCy评论情感极性分类

  在本案例中，我们将尝试将Yelp评论分类为正面或负面的情感极性。我们将通过加载评论数据，进行文本预处理，使用TF-IDF向量化技术，并通过支持向量机（SVM）分类模型来完成分类任务。尽管这是一个基础任务，但它可以帮助我们回顾并掌握文本预处理和分类任务中的关键步骤。

0. 基本文本预处理

        在自然语言处理（NLP）任务中，文本预处理是不可或缺的步骤，它能够有效地提高模型的性能。我们将会进行以下几种基本的预处理操作：

• 词形还原（Lemmatization）：将不同形式的词语还原为它们的基本形式，如run、runs、running会被还原为run。
• 去除停用词（Stopwords）：去除常见但没有实际意义的词，如“the”、“is”。
• 去除标点符号和空格：移除标点符号和多余的空格，并将文本转换为小写。

        首先，安装和加载Spacy库并初始化模型来处理这些任务：

import spacy

# 加载英语语言模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

词形还原

        词形还原是将单词还原为其基础词干形式。通过Spacy的lemma_属性，我们可以提取词的基础形式。示例代码如下：

# 示例文本
doc = nlp('run runs running ran')

# 遍历文档中的词并提取词干
for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_)

去除停用词和标点符号

        停用词是一些常见的、对文本分析意义不大的词语。我们使用Spacy内置的停用词列表，并结合POS标注去除标点符号。示例代码如下：

from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS

# 示例文档
doc = nlp('Going t