22、新闻组数据集文本分析技术探索

新闻组数据集文本分析技术探索

1. 文本数据特征思考

在处理文本数据时，我们常常需要考虑一些特征来帮助我们理解和分析文本。例如，当判断一个文档是否来自 rec.autos 新闻组时，像 car 、 doors 和 bumper 这类单词的出现与否就可以作为非常有用的特征。单词的出现与否是一个布尔变量，同时我们也可以关注某些单词的出现次数。一般来说，某个单词在文本中出现的次数越多，文档与该单词相关主题的关联性就越大。

2. 词元计数与词袋模型

我们对某些单词的出现情况、计数或相关度量更感兴趣，而不太关注单词的顺序。因此，可以将文本视为单词的集合，这就是词袋模型（Bag of Words, BoW）。这是一个非常基础的模型，但在实践中效果还不错。虽然我们也可以定义更复杂的模型，考虑单词顺序和词性标签，但这样的模型计算成本更高，编程也更困难。在大多数情况下，基本的 BoW 模型就足够了。

我们可以使用 scikit-learn 中的 CountVectorizer 类将文档转换为矩阵，其中每行代表一个新闻组文档，每列代表一个词元（这里从一元语法开始），矩阵中每个元素的值是该词元在文档中出现的次数。以下是具体代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
count_vector = CountVectorizer(max_fe