python文本分類器

㈠ 如何將文本分類成積極和消極的 python

導入文件很簡單，如果路徑是中文，需要注意，在Windows上需要用Unicode(path,'utf8')轉換路徑名稱

文件中出現大量連續空格、換行符，所以使用正則匹配方法將之替換成一個空格

數字（這里暫且認為數字沒有用處），中文英文標點符號，都沒有用，過濾掉

也可以將他們寫入停用詞，然後全部一並過濾掉

用jieba分詞，遇到空格也會作為一個單詞，分完詞後，將空格全部過濾掉

㈡ 最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關系」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。
2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。
3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。
4、Matplotlib：為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。
5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。
6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。
7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。
8、Scikits：是Scikits
Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標准。
9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。
10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。
11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。
12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。
13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。

㈢ 用python找文獻，並從文本中分析情緒，做一個數據分析

到你的系統「終端」(macOS, Linux)或者「命令提示符」(Windows)下，進入我們的工作目錄demo，執行以下命令。
pip install snownlppip install -U textblobpython -m textblob.download_corpora

好了，至此你的情感分析運行環境已經配置完畢。
在終端或者命令提示符下鍵入：
jupyter notebook

你會看到目錄里之前的那些文件，忽略他們就好。

㈣ 中文短句相似度匹配方法

一、原始落後的VSM
網上搜索關鍵詞「短文本 相似度」，出來的結果基本上都是以BOW（Bag of words）的VSM方案，大致流程如下：

分詞 —> 提取關鍵詞 —> 計算tf或if-idf，以向量的形式替換原文本 —> 文本相似度的問題轉變為計算向量相似度
一開始這樣的一個思路，很清晰明了，而且網上相應的資料也很多，然後就開搞吧。

1、把所有短文本去掉標點符號，用jieba分詞分好詞，去除停用詞，得到分好的文本；

2、按一定規則抽取特徵詞彙，作為後期向量的每一維；

3、用sklearn庫中的原生方法CountVectorizer、TfidfVectorizer等得到矩陣；

4、每個短文本計算對應得到的向量，採用K-Means聚類的方法進行非監督學習。

文本分類的大致思路基本上就如上所述，具體的細節調整就視實際情況而定。然而，想法是美好的，現實是殘酷的，全部分好詞的文本，抽取的特徵詞較多，即向量的維度較大，且向量是稀疏的，在使用K-Means時，會出現有個別cluster下的文本數量特別大；

㈤ Python文本處理工具都有哪些

1、 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。

2、 Pattern

Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基網路的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。

3、 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的介面，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。

4、 MBSP for Python

MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。

關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。