机器学习文本分类实战

### 机器学习文本分类实战案例

#### 数据预处理阶段
为了有效执行文本分类任务，数据预处理是一个不可或缺的部分。此过程通常包括去除停用词、分词以及转换成数值表示等形式[^1]。

#### 特征提取技术
在准备好了干净的数据之后，下一步就是特征提取。一种流行的方法是利用词袋模型或是TF-IDF来量化文档的内容特性；更先进的做法则是借助于词嵌入(word embedding)，比如Word2Vec或GloVe等工具获取语义层面的信息表达[^3]。

#### 使用传统机器学习算法构建分类器
对于初学者来说，可以从简单的线性支持向量机(SVM)入手尝试建立自己的第一个文本分类系统。SVM能够很好地应对高维稀疏矩阵，在文本分析领域表现优异。另外还有朴素贝叶斯(Naive Bayes)也是不错的选择之一，其计算效率较高且易于理解和实现。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import pandas as pd

# 假设已经有一个DataFrame df包含了两列：'text'(文本内容), 'label'(标签)
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(df['text'], df['label'])

#### 利用深度学习框架改进性能
当掌握了基础概念和技术栈后，可以进一步探索如何通过引入深度神经网络架构如CNNs(卷积神经网路)或者RNNs及其变体LSTM/GRU来提高预测精度。这些模型不仅可以捕捉局部依赖关系还能建模长期记忆效应，从而更好地理解复杂模式下的上下文关联[^2].

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

vocab_size = 5000  # 单词表大小
embedding_dim = 64  # 词向量维度
max_length = 200    # 序列长度限制

model = Sequential([
    Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu'),
    GlobalMaxPooling1D(),
    Dense(units=64, activation='relu'),
    Dense(units=num_classes, activation='softmax')  # num_classes为类别数量
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')