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1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。
列表
numpy数组
import csv file_path = r"SMSSpamCollection" sms = open(file_path, ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) data = csv.reader(sms, delimiter="\t") for r in data: print(r) sms.close()
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__
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
1. def preprocessing(text):
2. 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
# 导入库 import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv def preprocessing(text): tokens = [] # 对录入的文本按照句子进行分割; for sent in nltk.sent_tokenize(text): # 对句子进行分词; for word in nltk.word_tokenize(sent): tokens.append(word) # 去除停用词 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] # 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 # 加载数据 sms = open("SMSSpamCollection", ‘r‘, encoding=‘utf-8‘) sms_data = [] sms_label = [] csv_reader = csv.reader(sms, delimiter=‘\t‘) # 预处理 for line in csv_reader: sms_label.append(line[0]) sms_data.append(preprocessing(line[1])) sms.close() print("邮件标题:", sms_label) print("邮件处理后内容:") for line in sms_data: print(line)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/lzhdonald/p/12904808.html