使用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类并添加中文分词与评价指标

朴素贝叶斯算法是一种常用的文本分类算法，可以用于垃圾邮件分类。在进行垃圾邮件分类时，我们需要对邮件进行中文分词，并使用朴素贝叶斯算法进行分类。同时，为了评价分类效果，我们可以使用准确率、召回率和 F1 值等指标。

下面是使用 Python 实现朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类的代码，并添加中文分词与评价指标的部分。

首先，我们需要加载数据集并进行中文分词。假设我们的数据集中包含了两个文件夹，一个是 spam 文件夹，一个是 ham 文件夹，分别存放了垃圾邮件和正常邮件。

import os
import jieba

def load_data(folder):
    data = []
    for filename in os.listdir(folder):
        with open(os.path.join(folder, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            content = jieba.cut(content)  # 进行中文分词
            data.append((' '.join(content), folder))
    return data

spam_data = load_data('spam')
ham_data = load_data('ham')

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这里我们将数据集的 80% 作为训练集，20% 作为测试集。

import random

def split_data(data, prob):
    train_data = []
    test_data = []
    for item in data:
        if random.random() < prob:
            test_data.append(item)
        else:
            train_data.append(item)
    return train_data, test_data

train_data = []
test_data = []

train_spam_data, test_spam_data = split_data(spam_data, 0.8)
train_ham_data, test_ham_data = split_data(ham_data, 0.8)

train_data = train_spam_data + train_ham_data
test_data = test_spam_data + test_ham_data

接下来，我们需要计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率。首先，我们需要计算单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的次数。

def count_words(data):
    word_count = {}
    spam_count = 0
    ham_count = 0
    for content, label in data:
        words = content.split()
        for word in words:
            if label == 'spam':
                spam_count += 1
            else:
                ham_count += 1
            if word not in word_count:
                word_count[word] = {'spam': 0, 'ham': 0}
            word_count[word][label] += 1
    return word_count, spam_count, ham_count

word_count, spam_count, ham_count = count_words(train_data)

然后，我们可以根据上面的统计结果计算每个单词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率。

def word_probabilities(word_count, spam_count, ham_count, k=0.5):
    probabilities = {}
    total_words = len(word_count)
    for word, count in word_count.items():
        spam_prob = (count['spam'] + k) / (spam_count + 2 * k)
        ham_prob = (count['ham'] + k) / (ham_count + 2 * k)
        probabilities[word] = {'spam': spam_prob, 'ham': ham_prob}
    return probabilities

word_probabilities = word_probabilities(word_count, spam_count, ham_count)

现在，我们可以使用上面的计算结果对测试集进行分类，并评价分类效果。这里我们使用准确率、召回率和 F1 值等指标进行评价。

def classify(content, word_probabilities, spam_prior=0.5):
    words = content.split()
    spam_prob = ham_prob = 1.0
    for word in words:
        if word in word_probabilities:
            spam_prob *= word_probabilities[word]['spam']
            ham_prob *= word_probabilities[word]['ham']
    spam_prob *= spam_prior
    ham_prob *= (1 - spam_prior)
    if spam_prob > ham_prob:
        return 'spam'
    else:
        return 'ham'

def evaluate(test_data, word_probabilities):
    true_positive = false_positive = false_negative = true_negative = 0
    for content, label in test_data:
        result = classify(content, word_probabilities)
        if result == 'spam' and label == 'spam':
            true_positive += 1
        elif result == 'spam' and label == 'ham':
            false_positive += 1
        elif result == 'ham' and label == 'spam':
            false_negative += 1
        else:
            true_negative += 1
    precision = true_positive / (true_positive + false_positive)
    recall = true_positive / (true_positive + false_negative)
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    accuracy = (true_positive + true_negative) / len(test_data)
    return precision, recall, f1_score, accuracy

precision, recall, f1_score, accuracy = evaluate(test_data, word_probabilities)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1_score)
print('Accuracy:', accuracy)

以上就是使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类，并添加中文分词与评价指标的代码。需要注意的是，在实际应用中，由于邮件中可能包含大量特殊字符和垃圾内容，所以需要对数据进行清洗和过滤，以提高分类效果。