第二十四篇：Python 进阶-NLP 实战

第二十四篇：Python 进阶-NLP 实战

1. 文本分类任务

使用机器学习算法（如朴素贝叶斯）进行文本分类

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，在文本分类任务中表现出色，因其简单高效。以下以 scikit-learn 库中的 MultinomialNB（适用于文本分类的朴素贝叶斯变体）为例进行文本分类。

数据准备

首先，需要准备文本数据并进行预处理。假设我们有一个简单的文本分类数据集，包含文本及其对应的类别标签。

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn