揭秘Scikit-learn：轻松掌握文本处理的神奇技巧

文本处理是机器学习和数据科学中一个至关重要的环节，它涉及到从原始文本数据中提取有用信息的过程。Scikit-learn，作为Python中最受欢迎的机器学习库之一，提供了丰富的工具和算法来简化文本处理任务。本文将揭秘Scikit-learn在文本处理方面的神奇技巧，帮助您轻松掌握这一领域。

1. 文本预处理

在开始文本处理之前，预处理是必不可少的步骤。它包括去除停用词、词干提取、词形还原等。

1.1 停用词去除

停用词是指那些在文本中频繁出现但对语义贡献不大的词汇，如“the”、“is”、“in”等。使用Scikit-learn的CountVectorizer可以轻松去除停用词。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') X = vectorizer.fit_transform(['This is a sample text.', 'Another sample text here.'])

1.2 词干提取

词干提取（Stemming）是将单词还原为词干的过程。Scikit-learn的TfidfVectorizer默认进行词干提取。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X = tfidf_vectorizer.fit_transform(['This is a sample text.', 'Another sample text here.'])

1.3 词形还原

词形还原（Lemmatization）是将单词还原为基本形式的过程。Scikit-learn的TfidfVectorizer也支持词形还原。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda doc: word_tokenize(doc), preprocessor=lambda doc: remove_punctuation(doc.lower())) X = tfidf_vectorizer.fit_transform(['This is a sample text.', 'Another sample text here.'])

2. 文本分类

文本分类是将文本数据分配到预定义类别的过程。Scikit-learn提供了多种分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。

2.1 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，适用于文本分类。

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 假设X是文本数据，y是标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = MultinomialNB() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

2.2 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种基于间隔的线性分类器，适用于文本分类。

from sklearn.svm import SVC model = SVC() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

2.3 随机森林

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，适用于文本分类。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))