19、自然语言处理与深度学习在文本和图像分类中的应用

自然语言处理与深度学习在文本和图像分类中的应用

1. 文本分类的异构集成方法

在文本分类领域，异构集成方法能够结合多种模型的优势，提升分类的准确性。下面将详细介绍其具体实现步骤。
- 数据准备
1. 导入必要的库 ：使用 glob 模块查找指定路径下的所有文件。
2. 读取文件并创建数据集 ：使用 open() 方法以读取模式打开每个文件，将文件内容读取并追加形成包含所有评论的数据集，同时创建标签列对评论进行正负标记。
3. 数据打乱 ：由于正负评论是顺序添加的，使用 shuffle() 方法打乱数据。
4. 数据清洗 ：将数据转换为小写，去除标点符号和停用词，进行词干提取和分词，创建特征向量。

import glob

# 使用glob查找指定路径下的所有文件
file_paths = glob.glob('path/to/files/*')
reviews = []
labels = []

# 读取文件并创建数据集
for file_path in file_paths:
    with open(file_path, 'r') as file:
        review = file.read()
        reviews.append(review)
        # 假设文件名包含标签信息