6、自然语言处理：从基础模型到决策树模型的实践

自然语言处理：从基础模型到决策树模型的实践

在自然语言处理（NLP）领域，数据预处理和模型选择是解决问题的关键步骤。本文将详细介绍电影情感分类示例数据的预处理过程，并运用广义线性模型、决策树模型等方法对电子邮件垃圾邮件和IMDB电影评论分类问题进行基准测试。

1. 电影情感分类示例数据预处理

1.1 数据集介绍

此示例聚焦于将IMDB电影评论分类为积极或消极情感。我们采用了一个包含25,000条评论的热门标注数据集，该数据集通过抓取IMDB网站并将每条评论对应的星级映射为0（少于5星）或1（多于5星）而构建。

1.2 预处理步骤

IMDB电影评论的预处理步骤与电子邮件垃圾邮件分类示例类似，但存在一些差异：
- 评论无电子邮件头，无需进行头提取步骤。
- 部分停用词（如“no”和“not”）可能改变评论情感，去除停用词时需谨慎。经实验，去除这些词对结果影响甚微，可能是因为评论中的其他非停用词是更具预测性的特征。

1.3 数据下载与加载

在Jupyter笔记本中，可使用以下shell命令下载并提取IMDB数据集：

!wget -q "http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz"
!tar xzf aclImdb_v1.tar.gz

若在Windows上本地运行代码，需手动从提供的链接下载并提取文件。提取后得到两个子文件夹： aclImdb/pos/