2025.2.5（周三）

自然语言处理（NLP）在大数据分析中扮演着重要角色，尤其是在情感分析、文本分类和信息抽取等任务中。学习NLP时，常遇到的问题是如何处理大规模的文本数据，以及如何选择合适的模型进行训练。

如何用TF-IDF进行文本特征提取并构建分类模型？

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score# 假设数据包含文本和标签
data = pd.read_csv('text_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']# 使用TF-IDF进行文本特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, y, test_size=0.2, random_state=42)# 使用朴素贝叶斯分类器
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')