python文本处理作业 朴素贝叶斯决策树

第四次作业 文本分类 姓名：李书铮 导师姓名；杨伏洲 一、算法流程 数据预处理：对文本数据进行清洗、分词等预处理操作。 特征提取：将文本转换为特征向量表示，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF等。 模型训练：选择两种以上的文本分类算法进行模型训练，如朴素贝叶斯、决策树等。 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算精度、召回率、F1-measure和混淆矩阵等指标。 二、数据预处理 在文本分类任务中，数据预处理是一个重要的步骤，它可以对原始文本数据进行清洗和转换，以提取有用的特征并减少噪声的影响。以下是数据预处理的步骤： 1. 去除数字 在文本中，数字通常对文本分类任务没有太大的贡献，因此我们可以去除文本中的数字。通过使用正则表达式，可以方便地去除文本中的数字，例如使用re.sub(r"\d+", "", text)将所有数字替换为空字符串。 2. 去除非中英文字符 除了中文和英文字符，文本中可能包含各种特殊符号、标点符号或其他语言的字符，它们对文本分类任务也没有太大的意义。因此，我们可以使用正则表达式去除非中英