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Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之京东评论分类

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Python机器学习NLP自然语言处理基本操作之京东评论分类实例教程

在本教程中，我们将借助Python中的自然语言处理库（Natural Language Processing，NLP），对京东网站上的商品评论进行分类。具体来说，我们将在评论文本中提取特征词，并使用机器学习算法将评论分为好评和差评两类。

教程准备

首先，我们需要准备以下三个Python库：

  • Jieba分词：用于对中文文本进行分词和处理。
  • Scikit-learn：Python中著名的机器学习库，内置了多种分类、回归、聚类等算法。
  • Pandas：用于数据清洗和处理的Python库。

你可以通过运行以下代码，安装并导入这三个库：

!pip install jieba scikit-learn pandas
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import pandas as pd

数据准备

我们需要一些京东商品评论数据，这里我们使用了“京东笔记本电脑”商品页面上的评论数据。为了简化，我们只选择了其中的1000条评论。

我们将数据下载到本地，并通过Pandas库进行读取和处理。

示例代码:

data = pd.read_csv('comment_1000.csv')
data.head()

其中，“comment_1000.csv”是我们提前下载好的文件，包含了1000条京东商品评论数据，每条评论包含了评论内容和好评（1）/差评（0）标签。上述代码中，我们使用了Pandas库的head()方法，展示了前5行数据。

数据分析和处理

在对数据进行分类之前，我们需要对数据进行一些分析和处理。具体来说，我们需要对中文文本进行分词，并选择合适的特征词。这里我们使用jieba库对评论文本进行分词，并将分词结果组成词袋（bag-of-words）模型。

示例代码：

# 对中文文本进行分词
data['seg_comment'] = data['comment'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
# 构建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['seg_comment'])
y = data['label']

在上述代码中，我们使用了Pandas库的apply方法对评论文本进行分词，并将分词结果存储到新的一列“seg_comment”中。接着，我们使用了CountVectorizer库从分词结果中构建了词袋模型，并将词袋模型的结果存储到变量X中。

构建分类器

现在我们已经准备好了数据，接下来我们需要选择一个合适的机器学习算法，并将数据输入到算法中进行训练和分类。

这里我们选用了朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器。Naive Bayes是一种基于贝叶斯定理的概率统计分类方法，其主要思想是通过观察样本的先验分布和训练数据之间的关系，来预测新的数据属于哪个类别。

示例代码：

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 对新数据进行分类
X_new = vectorizer.transform(['这本书非常好看，值得一读'])
print(clf.predict(X_new))

在上述代码中，我们使用了Scikit-learn库中的MultinomialNB方法来构建朴素贝叶斯分类器，并使用fit()方法来训练分类器。接着，我们使用了transform()方法将新的评论内容转化为词袋模型，并使用predict()方法对其进行分类预测。

结束语

通过本教程，我们学习了如何利用Python中的自然语言处理库和机器学习算法，对京东商品评论进行自动分类。这里我们采用了朴素贝叶斯分类器，但在实际应用中，你可以尝试其他的分类器和特征选取方法，以达到更好的分类效果。

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