作业十二 朴素贝叶斯垃圾邮件

1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。

列表

numpy数组

代码:

import numpy as np
import csv
p =r"SMSSpamCollection"
sms= open(p,'r',encoding='utf-8')
data=csv.reader(sms,delimiter = "\t")
for i in data:
print(i)
sms.close()
截图:

 

 

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/

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。

网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1iJGCrz4fW3uYpuquB5jbew    提取码:o5ea

放在用户目录。

----------------------------------

安装完成,通过下述命令可查看nltk版本:

import nltk
print nltk.__doc__

 安装:

 

 查看版本:

 

 

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:\Users\Administrator\AppData\Roaming\nltk_data\tokenizers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

 

3. 训练集与测试集

4. 词向量

5. 模型

 查看是否安装nltk_data成功:

 

 放在用户路径:

 

 可以放的路径(根据自己的硬盘):

 

 

*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。

 punkt放在的路径:

 

 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): #1.对录入的文本按照句子进行分割;
for word in nltk.word_tokenize(sent): #2.对句子进行分词;
tokens.append(word) #存放如token中


#3.去除停用词(如i\me\my)
stops=stopwords.words("english")
tokens = [token for token in tokens if token not in stops]

#4.大小写转换,并去掉短于3的词
tokens=[token.lower() for token in tokens if len(token) >=3]

#NLTK词性标注(
nltk.pos_tag(tokens)

#5.词性还原Lemmatisation
lemmatizer=WordNetLemmatizer() #定义还原对象
tokens=[lemmatizer.lemmatize(token,pos='n')for token in tokens] #名词
tokens=[lemmatizer.lemmatize(token,pos='v')for token in tokens] #动词
tokens=[lemmatizer.lemmatize(token,pos='a')for token in tokens] #形容词

return tokens; #返回处理完成后的文本

sms=open("SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') #数据读取
sms_data=[]
sms_label=[]
csv_reader=csv.reader(sms,delimiter='\t')
for line in csv_reader: #预处理
sms_label.append(line[0])
sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()

print("标题内容:",sms_label) #标题
print("处理后内容:") #处理后的邮件内容
for i in sms_data:
print(i)
截图:

 

 

posted @ 2020-05-16 03:49  董学沉啦  阅读(282)  评论(0编辑  收藏  举报