【实战演练】自然语言处理项目：文本分类-TF-IDF与Word2Vec、文本分类模型构建与评估

# 1. **2.1 文本表示**

文本表示是文本分类的基础，它将文本转换为机器可理解的格式。常见的文本表示方法包括：

- **词袋模型（Bag-of-Words）：**将文本表示为一个单词列表，其中每个单词的出现次数表示其重要性。
- **TF-IDF：**一种改进的词袋模型，它考虑了单词的频率（TF）和逆文档频率（IDF），以突出重要单词。
- **Word2Vec：**一种神经网络模型，它将单词嵌入到一个向量空间中，其中相似的单词具有相似的向量表示。

# 2. 文本分类基础

### 2.1 文本表示

文本分类的第一步是将文本数据表示成计算机可以理解的形式。常用的文本表示方法有：

#### 2.1.1 词袋模型（Bag-of-Words）

词袋模型是一种最简单的文本表示方法。它将文本中的所有单词作为一个集合，而不考虑单词的顺序和语法结构。每个单词在集合中只出现一次，并被赋予一个权重。权重通常是单词在文本中出现的频率。

**代码块：**

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建一个 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 将文本数据转换为词袋模型
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 获取词袋模型的特征名称
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

**逻辑分析：**

* `CountVectorizer` 类将文本数据转换为词袋模型。
* `fit_transform` 方法将文本数据拟合到词袋模型并将其转换为稀疏矩阵。
* `get_feature_names_out` 方法获取词袋模型中特征的名称。

#### 2.1.2 TF-IDF

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种改进的词袋模型，它考虑了单词在文本中出现的频率和在整个语料库中的分布。TF-IDF 权重计算公式如下：

TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) * IDF(t, D)

其中：

* `TF(t, d)`：单词 `t` 在文档 `d` 中出现的频率
* `IDF(t, D)`：单词 `t` 在语料库 `D` 中出现的文档数量的对数的倒数

**代码块：**

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

# 创建一个 TfidfTransformer 对象
transformer = TfidfTransformer()

# 将词袋模型转换为 TF-IDF 模型
X_tfidf = transformer.fit_transform(X)

**逻辑分析：**

* `TfidfTransformer` 类将词袋模型转换为 TF-IDF 模型。
* `fit_transform` 方