文本分类实验：分词与关键词提取

"该实验报告来自北京邮电大学的数据仓库与数据挖掘课程，涉及文本分类的实践。实验中，学生使用Python爬虫抓取新浪新闻网站的多类新闻内容，进行预处理、分词、特征选择等步骤，采用jieba进行分词并去除停用词和非名词，通过卡方检验选择关键词，最终使用朴素贝叶斯和SVM等分类算法进行文本分类，并评估性能。" 实验报告详细分析： 1. **文本预处理**：在文本分类任务中，预处理是至关重要的步骤。报告中提到的预处理包括了网页内容的抓取、分词、去除停用词和词性过滤。使用Python的urllib和BeautifulSoup库来抓取和解析网页内容，jieba库则用于中文分词和词性标注。 2. **分词与词性过滤**：分词是将连续的文本切分成有意义的词汇单元，jieba库在这里发挥了作用。在词性过滤阶段，由于代词、连词和介词等词性对文章类别区分意义较小，所以只保留了名词，以保留最具代表性的关键词。 3. **停用词过滤**：停用词是一类在文本中频繁出现但通常不携带太多语义信息的词，如“的”、“和”等。报告中，除了标准的停用词列表，还剔除了作者自定义的无关词。 4. **一字词语过滤**：为减少噪声和无效信息，报告中提到的一字词语（如“油”、“板”、“风”）被过滤掉，因为它们往往不能提供足够的类别信息。 5. **特征词选择**：利用卡方检验（Chi-squared test）评估词语与类别之间的关联性，选取每个类别中CHI值较大的词语作为关键词，这有助于构建有区分力的特征词典。 6. **TF-IDF计算**：特征向量的构建采用了TF-IDF（词频-逆文档频率）方法，它反映了词语在文档中的重要性。使用sklearn库的feature_extraction包进行计算和归一化。 7. **特征选择与降维**：通过sklearn库的chi2函数再次筛选特征词，降低特征维度，减少计算复杂度。 8. **分类算法**：实验采用了朴素贝叶斯算法，这是一种基于概率的分类方法，易于实现且在文本分类中表现出色。此外，可能还涉及了支持向量机（SVM），SVM在处理高维空间问题时效果良好。 9. **性能评估**：使用测试集对分类模型进行验证，通过准确率、召回率等指标评估分类效果，并可能绘制了ROC曲线进行直观对比。 10. **实验进度**：报告详细列出了整个实验的时间线，涵盖了从基础语法学习到算法实现的全过程，展现了系统的项目管理方式。 这个实验全面展示了文本分类的流程，包括数据获取、预处理、特征提取、模型训练和评估，对于理解和实践文本挖掘技术提供了宝贵的实例。