中文文本分类实战系列：朴素贝叶斯实现THUCNews文本分类
本仓库提供了一个基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类实战项目，使用THUCNews数据集进行训练和测试。该项目详细介绍了如何从数据预处理、特征提取、模型训练到最终的模型评估整个流程。
项目概述
数据集
- THUCNews数据集：该数据集是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成的，包含74万篇新闻文档，均为UTF-8纯文本格式。数据集被重新整合划分出14个候选分类类别，本文采用了其中的10个分类。
数据预处理
- 数据导入：使用Pandas库加载训练集和测试集。
- 中文分词：利用jieba工具进行中文分词，并去除停用词。
特征工程
- TF-IDF提取特征：使用TF-IDF方法提取文本特征。
- 卡方统计量进行特征选择：利用卡方统计量选择最相关的特征。
模型训练
- 朴素贝叶斯模型：使用MultinomialNB模型进行训练，并通过调整参数优化模型性能。
模型评估
- 准确率：计算模型在测试集上的准确率。
- 分类报告：查看各类指标，包括精确率、召回率和F1分数。
- 混淆矩阵：分析模型的分类结果，查看各类别的混淆情况。
使用方法
- 数据集下载：从THUCNews官方链接下载数据集，或使用提供的共享下载链接。
- 数据预处理：运行数据预处理脚本，进行中文分词和去停用词。
- 特征提取：运行特征提取脚本，使用TF-IDF方法提取特征。
- 模型训练：运行模型训练脚本，使用朴素贝叶斯模型进行训练。
- 模型评估：运行模型评估脚本，查看模型的准确率和分类报告。
依赖库
- Python 3.x
- Pandas
- jieba
- scikit-learn
参考文献
- THUCTC: 一个高效的中文文本分类工具包
- 朴素贝叶斯算法详解和实战
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
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