1.文本预处理实现：

（1）文本分词：

在Python中，有多种分词工具可以使用，如jieba、NLTK、SnowNLP等，这里以jieba为例实现文本分词：

import jieba

def cut_words(text): # 使用jieba分词 words = jieba.cut(text) # 将分词结果转为list类型 words_list = list(words) # 将list转为以空格分隔的字符串 words_str = " ".join(words_list) return words_str

测试分词效果

text = "我爱自然语言处理" words_str = cut_words(text) print(words_str)

（2）停用词处理：

在分词的基础上，还需要对文本中出现频率较高但又无实际意义的词进行去除，这些词就是停用词。可以使用中文停用词表，也可以自己定义停用词表。

定义中文停用词表

stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]

def cut_words(text): # 使用jieba分词 words = jieba.cut(text) # 将分词结果转为list类型 words_list = list(words) # 去除停用词 words_list = [word for word in words_list if word not in stopwords] # 将list转为以空格分隔的字符串 words_str = " ".join(words_list) return words_str

测试去除停用词效果

text = "我爱自然语言处理" words_str = cut_words(text) print(words_str)

（3）文本向量化：

文本向量化是指将文本转化为向量形式，便于机器学习算法处理。常用的文本向量化方法有one-hot、TF-IDF、Word2Vec等，这里以TF-IDF为例实现文本向量化。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

定义TF-IDF向量化器，使用默认参数

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()

将文本转化为向量

X = tfidf_vectorizer.fit_transform(docs) # docs为文本列表

打印向量形状

print(X.shape)

2.文本分类实现：

（1）KNN算法实现文本分类：

KNN算法是一种基于实例的分类算法，根据样本之间的距离进行分类。可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier实现KNN算法。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split

定义KNN分类器，设置k=5

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

划分数据集为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练KNN分类器

knn.fit(X_train, y_train)

预测测试集结果

y_pred = knn.predict(X_test)

（2）SVM算法实现文本分类：

SVM算法是一种非常流行的分类算法，它可以处理高维度的数据，并具有良好的泛化性能。可以使用sklearn库中的SVC实现SVM算法。

from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split

定义SVM分类器，使用线性核函数

svm = SVC(kernel='linear')

划分数据集为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

训练SVM分类器

svm.fit(X_train, y_train)

预测测试集结果

y_pred = svm.predict(X_test)

3.评价分析实现：

对于文本分类问题，常用的评价指标有准确率、召回率和F1值。可以使用sklearn库中的classification_report函数计算这些指标。

from sklearn.metrics import classification_report

计算评价指标

report = classification_report(y_test, y_pred) print(report