在中文文本分类中,文本往往需要先进行分词处理,因为中文不像英文有明确的词间空格。此外,分类的效果还可以通过删除一些常见但无意义的“停用词”进行优化。 我们将使用以下工具: jieba:用于中文分词。 TfidfVectorizer:用于提取文本的TF-IDF特征。 MultinomialNB:多项式朴素贝叶斯分类器,用于文本分类。 2. 项目步骤 我们...
model = TfidfModel.load(tfidfmodel) else: model = TfidfModel(docs_bow) model.save(tfidfmodel) # 生成文本向量 docs_vector = list(model[docs_bow]) # 对所有的文本向量进行排序,取钱topk docs_sort_vector = [sorted(doc, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:topk] for doc in docs_vecto...
2.2.1 TF-IDF 出于机器性能的限制,本次实验在利用TF-IDF进行特征提取时,仅提取词频数在500以上的词语,最终词向量的维度数为1648。有关TF-IDF的算法详细介绍可参考这篇博客的内容。 2.2.2 Word2vec 本次实验主要利用到的文本特征方法就是word2vec模型提取文本特征,并且,我们将word2vec的词向量维度分别设置为100...
tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train)) x_train_weight = tf_idf.toarray() # 训练集TF-IDF权重矩阵 tf_idf = tf_idf_transformer.transform(vectorizer.transform(x_test)) x_test_weight = tf_idf.toarray() # 测试集TF-IDF权重矩阵 #基于Scikit-learn接口的...
实现中文文本分类,支持文件、文本分类,基于多项式分布的朴素贝叶斯分类器。由于工作实际应用是二分类,加之考虑到每个分类属性都建立map存储词语向量可能引起的内存问题,所以目前只支持二分类。当然,直接复用这个结构扩展到多分类也是很容易。之所以自己写,主要原因是没有仔细研读mahout、weka等代码,不能灵活地进行中文分词、...