文章目录
- 前言
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- 理解文本数据
- 文本预处理
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- 文本清洗
- 分词
- 停用词去除
- 向量化文本数据
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- 词袋模型
- TF-IDF变换
- 构建文本分类模型
- 模型评估与调优
- 结论
前言
欢迎回到我们的Scikit-learn系列，在这篇文章中，我们将探讨如何使用Scikit-learn来处理文本数据，这是自然语言处理（NLP）的基础。你将学习如何将文本数据转换为模型可以理解的格式，并使用这些数据训练机器学习模型。
理解文本数据
在深入文本处理之前，我们需要理解文本数据的特殊性。文本数据是一种非结构化数据形式，通常包含了大量的自然语言单词和短语。处理文本数据的挑战在于如何从这些词汇中提取出有用的特征。
文本预处理
文本清洗
在开始任何分析之前，文本数据通常需要被清洗。这可能包括去除标点符号、数字、特殊字符以及将所有文本转换为小写。
分词
分词是将文本拆分成独立单词或词汇的过程。Scikit-learn的Co
