NLP自然语言处理

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老实来讲这课我一头雾水满脑袋问号

import numpy as np
from collections import Counter

counttime = 0  

#统计训练语料:spam 和 ham 各自评论总数，单词频率
def seperate(filename):
    hamcnt = Counter() #ham 评论统计字典
    spamcnt = Counter() #spam 评论统计字典
    totalNum = 0 # 邮件的总数
    hamNum = 0 # ham 评论数
    spamNum = 0 # spam 评论数
    global counttime #!!!
    i = 0
    file = open(filename, encoding=‘gb18030‘, errors=‘ignore‘)
    for line in file: #逐行处理
        i = i + 1
        new = line.split() # 一行邮件，以 ham/spam 标记分开 #默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。
        totalNum = totalNum + 1
        if new[0]==‘1‘: # ham 好的评论数
            hamNum = hamNum + 1
            for word in new[1:]:
                hamcnt[word] += 1 #ham 中词频计数
        if new[0]==‘0‘: # spam 评论数
            spamNum = spamNum + 1
            for word in new[1:]:
                spamcnt[word] += 1 #spam 词频计数
    if  counttime == 0 :
        print(‘训练样本的总行数：%s‘ % i)
        print(‘ham 样本：%s‘ % hamNum)
        print(‘spam 样本：%s‘ % spamNum)
        counttime += 1
    return hamcnt, spamcnt, totalNum, hamNum, spamNum


def train(filename, preData):
    hamcnt, spamcnt, totalNum, hamNum, spamNum = seperate(filename) #统计 spam/ham 词典
    # 计算 spam/ham 各自总词数
    wordNumerOfham = 0
    for key in hamcnt:
        wordNumerOfham += hamcnt[key]
    wordNumerOfspam = 0
    for key in spamcnt:
        wordNumerOfspam += spamcnt[key]

    # 计算概率 p(spam|total),p(ham|total)
    p1_spam = spamNum / totalNum #ham 先验概率
    p1_ham = hamNum / totalNum #spam 先验概率
    hamProbablity = 1
    spamProbability = 1
    

    # 针对测试文本文本计算条件概率
    newPreData = preData.split()
    for word in newPreData: #计算测试语料中每个词的条件概率
        try: #加 1 平滑
            hamProbablity = hamProbablity * (hamcnt[word] + 1) / (wordNumerOfham + len(hamcnt))
        except: # 文本中没有该单词
            hamProbablity = hamProbablity * 1 / (wordNumerOfham + len(hamcnt))
    res1 = hamProbablity * p1_ham #为 ham 类的概率：先验*条件

    for word in newPreData:
        try:
            spamProbability = spamProbability * (spamcnt[word] + 1) / (wordNumerOfspam + len(spamcnt))
        except:
            spamProbability = spamProbability * (1) / (wordNumerOfspam + len(spamcnt))
    res2 = spamProbability * p1_spam #为 spam 类的概率：先验*条件

    if res1 == res2:
        print(‘res1‘, res1, ‘res2‘, res2)

    if res1 > res2:
        print(‘好的评论!‘, ‘ham概率:‘,res1, ‘     spam概率:‘, res2)
        return 0
    else:
        print(‘糟糕评论!‘, ‘ham概率:‘,res1, ‘     spam概率:‘, res2)
        return 1

filename = ‘kaggle_training.txt‘ #训练语料
for line in open("kaggle_test.txt", encoding=‘gb18030‘, errors=‘ignore‘):
    #print(line)
    #line = line.encode()
    res = train(filename, line)
    #print("RES: "+str(res))

不管别的

1. 如何让部分代码只执行一次 counttime在函数外声明一次 在函数内用global表示一下 https://www.cnblogs.com/fendou-999/p/3822028.html
2. byte string：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/76549256 split：这个地方跟给的区别https://blog.csdn.net/weixin_40283816/article/details/83591582
   （忘记我改的啥了 最后看到上面有对应的操作：encoding=‘gb18030‘, errors=‘ignore‘）
3. 想让打印输出的那堆有固定的格式，于是：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/100574386 但是都不可以 因为都四舍五入全成0了

NLP自然语言处理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yundong333/p/14000790.html