线性回归在NLP中的应用：文本分类与情感分析，让机器理解语言

# 1. 线性回归在NLP中的理论基础

线性回归是一种广泛用于预测连续变量的统计建模技术。在自然语言处理（NLP）中，线性回归被用来解决各种任务，包括文本分类、情感分析和文本生成。

线性回归模型由一个线性方程组成，该方程将输入特征与输出变量联系起来。在NLP中，输入特征通常是文本数据的向量表示，例如词袋模型或TF-IDF向量。输出变量可以是连续值，例如文本的类别或情感得分。

# 2. 文本分类中的线性回归实践

### 2.1 文本特征工程

#### 2.1.1 词袋模型和TF-IDF

**词袋模型**将文本表示为一个包含所有单词的集合，每个单词的出现次数作为其特征值。它简单易用，但忽略了单词之间的顺序和语义关系。

**TF-IDF（词频-逆向文档频率）**改进词袋模型，通过考虑单词在文档中出现的频率和在语料库中的分布频率来赋予权重。它可以有效提取文本中的关键特征。

**代码示例：**

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)

# 计算TF-IDF权重
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
transformer = TfidfTransformer()
X = transformer.fit_transform(X)

#### 2.1.2 文档相似性计算

文档相似性计算是文本分类中的一项重要任务。常用的相似性度量包括：

* **余弦相似度：**计算两个文档向量之间的夹角余弦值，范围为[0, 1]，值越大表示相似度越高。
* **欧几里得距离：**计算两个文档向量之间的欧式距离，距离越小表示相似度越高。
* **杰卡德相似系数：**计算两个文档向量中公共元素的比例，范围为[0, 1]，值越大表示相似度越高。

**代码示例：**

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算余弦相似度
similarity = cosine_similarity(X, X)

### 2.2 训练和评估分类模型

#### 2.2.1 逻辑回归

**逻辑回归**是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。它将输入特征与输出类别之间的关系建模为一个逻辑函数。

**代码示例：**

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

#### 2.2.2 支持向量机

**支持向量机（SVM）**是一种非线性分类器，通过在特征空间中找到一个超平面来分离不同类别的数据点。

**代码示例：**

from sklearn.svm import SVC

# 训练SVM模型
model = SVC()