使用TF-IDF算法构建文本分类器 Python 实战

使用TF-IDF算法构建文本分类器 Python 实战

在自然语言处理领域，文本分类是一个重要的任务。而基于TF-IDF算法构建文本分类器是其中常见的方法之一。TF-IDF算法可以有效地表示一个文本在整个语料库中的重要性，可以用于文本相似度计算、关键词提取和文本分类等任务。

下面将介绍如何使用Python实现基于TF-IDF算法的文本分类器。

首先，我们需要准备数据集。在这里，我们使用新闻数据集作为例子。数据集包含多个类别的文章，每篇文章有对应的类别标签。可以从Kaggle等网站下载数据集。

接下来，我们需要对数据集进行预处理。主要包括分词、去停用词和词干提取等步骤。可以使用jieba分词库进行分词、NLTK库进行去停用词和词干提取。

import jieba
import nltk
nltk.download(‘stopwords’)
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer

def preprocess(text):
# 分词
words = jieba.cut(text)
# 去停用词和符号
stop_words = set(stopwords.words(‘english’) + stopwords.words(‘chinese’))
words = [word for word in words if word.strip() and word not in stop_words and word.isalnum()]
# 词干提取
stemmer = SnowballStem