樸素貝葉斯-垃圾郵件分類

1. 讀郵件數據集文件，提取郵件本身與標籤。

列表

numpy數組

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.郵件預處理

• 郵件分句
• 名子分詞
• 去掉過短的單詞
• 詞性還原
• 連接成字符串

•  傳統方法來實現
•  nltk庫的安裝與使用

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下載gh-pages分支，裏面的Packages就是我們要的資源。

將Packages文件夾改名爲nltk_data。

或

網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1iJGCrz4fW3uYpuquB5jbew    提取碼：o5ea

放在用戶目錄。

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安裝完成，通過下述命令可查看nltk版本：

import nltk
print nltk.__doc__

2.1 nltk庫 分詞

nltk.sent_tokenize(text) #對文本按照句子進行分割

nltk.word_tokenize(sent) #對句子進行分詞

2.2 punkt 停用詞

from nltk.corpus import stopwords

stops=stopwords.words('english')

*如果提示需要下載punkt

nltk.download(‘punkt’)

或 下載punkt.zip

https://pan.baidu.com/s/1OwLB0O8fBWkdLx8VJ-9uNQ  密碼：mema

複製到對應的失敗的目錄C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\nltk_data\tokenizers並解壓。

2.3 NLTK 詞性標註

nltk.pos_tag(tokens)

2.4 Lemmatisation（詞性還原）

from nltk.stem import WordNetLemmatizer

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

lemmatizer.lemmatize('leaves') #缺省名詞

lemmatizer.lemmatize('best',pos='a')

lemmatizer.lemmatize('made',pos='v')

一般先要分詞、詞性標註，再按詞性做詞性還原。

2.5 編寫預處理函數

1. def preprocessing(text):

2. sms_data.append(preprocessing(line[1])) #對每封郵件做預處理

3. 訓練集與測試集

4. 詞向量

5. 模型

# 導入庫
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import csv

def preprocessing(text):
    tokens = []
    # 對錄入的文本按照句子進行分割;
    for sent in nltk.sent_tokenize(text): 
        # 對句子進行分詞；
        for word in nltk.word_tokenize(sent): 
            tokens.append(word)
    
    # 去除停用詞
    stops = stopwords.words("english")
    tokens = [token for token in tokens if token not in stops]

    # 詞性標註
    nltk.pos_tag(tokens)

    # 詞性還原
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()  # 定義還原對象
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='n') for token in tokens]  # 名詞
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='v') for token in tokens]  # 動詞
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token, pos='a') for token in tokens]  # 形容詞

    return tokens

# 加載數據
sms = open("SMSSpamCollection", 'r', encoding='utf-8')

sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter='\t')

# 預處理
for line in csv_reader: 
    sms_label.append(line[0])
    sms_data.append(preprocessing(line[1]))
sms.close()

print("郵件標題：", sms_label)
print("郵件處理後內容：")
for line in sms_data:
    print(line)