标签：mini 提示 col 函数 分类 地址 返回 end 失败
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
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__
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
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。
nltk.pos_tag(tokens)
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。
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
代码：
import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv def preprocessing(text): tokens = []; for sent in nltk.sent_tokenize(text): # 划分多个句子 for word in nltk.word_tokenize(sent): # 对每个句子进行 tokens.append(word) #对每个分词放到列表里面 #tokens = [word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)] #去掉停用词（停用器） stops = stopwords.words("english") tokens = [token for token in tokens if token not in stops] #词性标注 nltk.pos_tag(tokens) #词性还原 lemmatizer = WordNetLemmatizer() #定义还原对象 tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos=‘n‘) for token in tokens] #还原名词 tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos=‘v‘) for token in tokens] #还原动词 tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos=‘a‘) for token in tokens] #还原形容词 return tokens #返回结果 sms = open("venv/data/SMSSpamCollection","r",encoding="utf-8") #读取数据集 sms_data = [] #提取邮件内容 sms_label = [] #提取邮件标签 csv_reader = csv.reader(sms,delimiter="\t") for line in csv_reader: sms_label.append(line[0]) sms_data.append(preprocessing(line[1])) #对每封邮件做预处理 sms.close() print("标题是：",sms_label) print("内容是：") for i in sms_data: print(i)
截图：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/q1uj1e/p/12909643.html
