24、文本分类入门与实践

文本分类入门与实践

1. 文本分类简介

文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要任务，广泛应用于多个领域。它涉及将文本数据分配到预定义的类别中。常见的应用场景包括垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等。文本分类不仅有助于提高信息检索的效率，还能为用户提供个性化的服务。

1.1 文本分类的应用场景

以下是文本分类的一些典型应用场景：

• 垃圾邮件过滤 ：自动识别和过滤垃圾邮件。
• 情感分析 ：分析用户评论的情感倾向（正面、负面或中立）。
• 主题分类 ：将新闻文章分类到不同的主题（如体育、科技、娱乐等）。
• 客户支持 ：自动分类客户问题，以便更快地分配给相应的支持团队。

2. 文本预处理

在进行文本分类之前，必须对原始文本进行预处理。预处理步骤包括清理、标准化、分词、去除停用词、词干提取和词形还原等。这些步骤有助于减少噪声，提高模型的性能。

2.1 文本清理与标准化

文本清理和标准化是指去除无关字符和符号，并将文本转换为统一格式。例如，将所有字母转换为小写，去除标点符号和特殊字符。

import re

def clean_text(text):
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    # 去除标点符号和特殊字符