机器学习——12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。

列表 

numpy数组

2.邮件预处理

1. 邮件分句
2. 句子分词
3. 大小写，标点符号，去掉过短的单词
4. 词性还原：复数、时态、比较级
5. 连接成字符串

2.1 传统方法来实现

2.2 nltk库的安装与使用

pip install nltk

import nltk

nltk.download()     # sever地址改成 http://www.nltk.org/nltk_data/

或

https://github.com/nltk/nltk_data下载gh-pages分支，里面的Packages就是我们要的资源。

将Packages文件夹改名为nltk_data。

或

网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1iJGCrz4fW3uYpuquB5jbew    提取码：o5ea

放在用户目录。

----------------------------------

安装完成，通过下述命令可查看nltk版本：

import nltk

print nltk.__doc__

 

 

参考：https://blog.csdn.net/qq_43140627/article/details/103895811?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158947335419195162549795%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=158947335419195162549795&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v25-2-103895811.nonecase&utm_term=%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E5%AE%89%E8%A3%85NLTK%E7%9A%84 

 

 

 

2.1 nltk库 分词

nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割

nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词

2.2 punkt 停用词

from nltk.corpus import stopwords

stops=stopwords.words('english')

*如果提示需要下载punkt

nltk.download(‘punkt’)

或 下载punkt.zip

https://pan.baidu.com/s/1OwLB0O8fBWkdLx8VJ-9uNQ  密码：mema

复制到对应的失败的目录C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\nltk_data\tokenizers并解压。

 

2.3 NLTK 词性标注

nltk.pos_tag(tokens)

2.4 Lemmatisation（词性还原）

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

lemmatizer.lemmatize('leaves') #缺省名词

lemmatizer.lemmatize('best',pos='a')

lemmatizer.lemmatize('made',pos='v')

一般先要分词、词性标注，再按词性做词性还原。

2.5 编写预处理函数

def preprocessing(text):

sms_data.append(preprocessing(line[1])) #对每封邮件做预处理

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. 训练集与测试集

4. 词向量

5. 模型