12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

Posted 2021-02-19 chuichuichui1998

1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。

列表

numpy数组

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
import csv
file_path = r‘F:SMSSpamCollection‘
sms = open(file_path, ‘r‘, encoding="utf-8")
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter=‘	‘)
for r in csv_reader:
    print(r)
sms.close()

 

 

2.邮件预处理

• 邮件分句
• 名子分词
• 去掉过短的单词
• 词性还原
• 连接成字符串

 

•  传统方法来实现
•  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。

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安装完成，通过下述命令可查看nltk版本：

import nltk
print nltk.__doc__

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:UsersAdministratorAppDataRoaming ltk_data okenizers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

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import csv
# 预处理
def preprocessing(text):
    # text=text.decode("utf-8")
    tokens = [word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)]
    stops = stopwords.words(‘english‘)
    tokens = [token for token in tokens if token not in stops]

    tokens = [token.lower() for token in tokens if len(token) >= 3]
    lmtzr = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lmtzr.lemmatize(token) for token in tokens]
    preprocessed_text = ‘ ‘.join(tokens)
    return preprocessed_text

# 读取数据集
file_path = ‘F:SMSSpamCollection‘
sms = open(file_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘)
sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter=‘	‘)
for line in csv_reader:
    sms_label.append(line[0])
    sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()
print(len(sms_data))

 

3. 训练集与测试集

4. 词向量

5. 模型