py采用文本预处理方法实现文本分词、停用词处理、文本向量化(可采用one-hot、TF-IDF、Word2Vev等),输出正例和反例中各10条文本数据的向量表示。
时间: 2023-06-04 15:07:18 浏览: 86
好的,这是一个关于Python文本预处理的问题,我可以回答。以下是一些示例代码,展示如何使用Python进行文本分词、停用词处理和文本向量化:
# 导入所需的库
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
# 正例和反例的文本数据
positive_texts = ["这个产品真是太棒了!", "我喜欢这个东西的颜色和外观。", "这家餐厅的服务很好,菜品也很美味。", "我很满意这次旅行的住宿条件。", "这本书写得非常好,推荐给大家。", "这个电影非常值得一看。", "我觉得这个游戏还可以,但还有待提升。", "这种汽车的性能非常出色。", "这个新闻报道非常准确,我对新闻媒体充满信心。", "我喜欢这个设计的简洁和实用。"]
negative_texts = ["这个产品很差,根本没什么用。", "这个东西的质量很差,很快就坏了。", "这家餐厅的服务态度很差,菜品也不好吃。", "这次旅行的住宿条件很糟糕,让人很不满意。", "这本书很烂,不建议大家看。", "这个电影很差,浪费时间和金钱。", "这个游戏太难了,不好玩。", "这种汽车的性能不如其他同类车型。", "这个新闻报道有很多错误和不实之处,让人很失望。", "这个设计很糟糕,不方便使用。"]
# 对每个文本进行分词
positive_texts_list = [jieba.lcut(text) for text in positive_texts]
negative_texts_list = [jieba.lcut(text) for text in negative_texts]
# 加载停用词
with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
stopwords = [line.strip() for line in f]
# 对每个文本进行停用词处理
positive_texts_list = [[word for word in text if word not in stopwords] for text in positive_texts_list]
negative_texts_list = [[word for word in text if word not in stopwords] for text in negative_texts_list]
# 使用CountVectorizer对文本进行向量化
count_vectorizer = CountVectorizer()
positive_texts_vectors = count_vectorizer.fit_transform([" ".join(text) for text in positive_texts_list])
negative_texts_vectors = count_vectorizer.transform([" ".join(text) for text in negative_texts_list])
# 使用TfidfVectorizer对文本进行向量化
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
positive_texts_vectors = tfidf_vectorizer.fit_transform([" ".join(text) for text in positive_texts_list])
negative_texts_vectors = tfidf_vectorizer.transform([" ".join(text) for text in negative_texts_list])
# 使用Word2Vec对文本进行向量化
word2vec_model = Word2Vec(positive_texts_list+negative_texts_list, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
positive_texts_vectors = [sum([word2vec_model.wv[word] for word in text])/len(text) for text in positive_texts_list]
negative_texts_vectors = [sum([word2vec_model.wv[word] for word in text])/len(text) for text in negative_texts_list]
请注意,以上代码只是示例,你需要根据你的具体需求进行修改和优化。另外,请不要忘记对你的文本数据进行清洗和预处理,例如去除HTML标签、转换大小写、替换缩写词等。
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