文本分类实验:分词与关键词提取
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更新于2024-08-07
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"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。
2022-09-23 上传
2018-08-31 上传
2019-09-17 上传
2023-04-29 上传
2023-04-02 上传
2023-04-29 上传
2023-05-14 上传
2023-05-19 上传
2024-07-05 上传
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