12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
作者:互联网
1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。
列表
numpy数组
2.邮件预处理
- 邮件分句
- 句子分词
- 大小写,标点符号,去掉过短的单词
- 词性还原:复数、时态、比较级
- 连接成字符串
2.1 传统方法来实现
2.2 nltk库的安装与使用
pip install nltk
import nltk
nltk.download() # sever地址改成 http://www.nltk.org/nltk_data/
或
https://github.com/nltk/nltk_data下载gh-pages分支,里面的Packages就是我们要的资源。
将Packages文件夹改名为nltk_data。
或
网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1iJGCrz4fW3uYpuquB5jbew 提取码:o5ea
放在用户目录。
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安装完成,通过下述命令可查看nltk版本:
import nltk
print nltk.__doc__
2.1 nltk库 分词
nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割
nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词
2.2 punkt 停用词
from nltk.corpus import stopwords
stops=stopwords.words('english')
*如果提示需要下载punkt
nltk.download(‘punkt’)
或 下载punkt.zip
https://pan.baidu.com/s/1OwLB0O8fBWkdLx8VJ-9uNQ 密码:mema
复制到对应的失败的目录C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\nltk_data\tokenizers并解压。
2.3 NLTK 词性标注
nltk.pos_tag(tokens)
2.4 Lemmatisation(词性还原)
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatizer.lemmatize('leaves') #缺省名词
lemmatizer.lemmatize('best',pos='a')
lemmatizer.lemmatize('made',pos='v')
一般先要分词、词性标注,再按词性做词性还原。
2.5 编写预处理函数
def preprocessing(text):
sms_data.append(preprocessing(line[1])) #对每封邮件做预处理
3. 训练集与测试集
4. 词向量
5. 模型
标签:词性,12,punkt,lemmatizer,贝叶斯,垃圾邮件,import,data,nltk 来源: https://www.cnblogs.com/yuyuyuyuyuyuyuyuuyuyuyuyuyuyuy/p/12906568.html