【人工智能】从零构建一个文本分类器：用Python和TF-IDF实现
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文本分类是自然语言处理（NLP）领域的基础任务之一，广泛应用于垃圾邮件检测、情感分析和新闻分类等场景。本篇文章从零开始，通过详细讲解 TF-IDF 特征提取方法，以及如何将其与机器学习算法结合，实现一个简单但功能强大的文本分类器。文章提供清晰的理论解析、大量Python代码示例以及中文注释，帮助读者理解核心概念并掌握构建文本分类器的基本流程。无论是NLP初学者还是有经验的开发者，都能从中获益。
目录
- 文本分类简介
- TF-IDF 原理解析
- 数据预处理与特征提取
- 构建文本分类器
- 使用朴素贝叶斯
- 使用支持向量机
- 模型评估与优化
- 扩展：结合深度学习的改进方向
- 总结与实践建议
1. 文本分类简介
文本分类是将文本分配到预定义类别中的过程。例如：
- 垃圾邮件分类：将邮件分为“垃圾邮件”和“正常邮件”。
- 情感分析：识别文本表达的情感，如“正面”或“负面”。
- 新闻分类：将新闻分为不同类别，如“体育”、“科技”或“政治”。
核心流程
一个文本分类系统的核心步骤通常包括：
- 数据收集：准备分类任务所需的文本数据及标签。
- 数据预处理：清理文本，去除噪声。
- 特征提取：将文本转换为机器学习算法可以处理的数值特征。
- 模型训练：使用机器学习模型进行分类。
- 模型评估：验证模型性能。
2. TF-IDF 原理解析
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量词语对文档的重要性。
数学定义
词频 (TF)
词频衡量某个词在文档中出现的频率：
T F ( t , d ) = f t 总词数 TF(t, d) = \frac{f_t}{\text{总词数}} TF(t,d)=总词数ft
其中：
- (f_t) 是词 (t) 在文档 (d) 中的出现次数。
逆文档频率 (IDF)
逆文档频率用于降低高频常用词（如“的”、“是”）的权重：
I D F ( t ) = log N 1 + n t IDF(t) = \log{\frac{N}{1 + n_t}} IDF(t)=