机器学习处理文本数据

这段代码使用了 scikit-learn 库中的CountVectorizer类，目的是将文本数据转换为数值特征（词袋模型），以便用于机器学习算法。让我逐步解释：

1. 导入库：

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   

   导入了 scikit-learn 的CountVectorizer类，它用于将文本转换为词频矩阵。

2. 定义文本数据：

   text = ['aaa bbb ccc','aaa aaa ccc bbb','ccc bbb ccc','bbb bbb ccc aaa']
   

   这是一个包含 4 个文本字符串的列表，每个字符串由空格分隔的词语组成。

3. 初始化 CountVectorizer：

   cv = CountVectorizer(max_features=6, ngram_range=(1,3))
   

   • max_features=6：只保留出现频率最高的 6 个特征
   • ngram_range=(1,3)：不仅考虑单个词（1-gram），还考虑 2 个词的组合（2-gram）和 3 个词的组合（3-gram）

4. 拟合和转换文本数据：

   cv_fit = cv.fit_transform(text)
   

   • fit：学习文本数据中的词汇表
   • transform：将文本转换为词频矩阵

5. 输出结果：

   • print(cv_fit)：输出稀疏矩阵表示，显示非零元素的位置和计数
   • print(cv.get_feature_names_out())：输出提取的特征名称（词汇）
   • print(cv_fit.toarray())：将稀疏矩阵转换为稠密数组显示

运行这段代码会得到：

• 特征名称（6 个最常见的 1-gram、2-gram 或 3-gram）
• 每个文本在这些特征上的词频计数

例如，特征可能包括'aaa'、'bbb'、'ccc'等单个词，以及'aaa bbb'、'bbb ccc'等词组，具体取决于它们在文本中出现的频率。

这种文本向量化是自然语言处理中的基础步骤，将文本数据转换为机器学习算法可以理解的数值形式。

这段代码主要实现了中文文本数据的预处理流程，目的是将原始的好评 / 差评文本转换为可用于机器学习模型训练的特征数据，核心步骤包括数据读取、中文分词、停用词过滤、标签构建以及文本向量化。

逐部分解析：

1. 数据读取（读取好评 / 差评文本）

python

运行

import pandas as pd# 读取差评文本
cp_content = pd.read_csv("差评.txt", encoding='gbk')
# 读取好评文本（处理无表头、分隔符等问题）
hp_content = pd.read_csv('好评.txt',encoding='utf-8',header=None,  # 说明文件无表头sep='\t',     # 以制表符为分隔符engine='python',names=['content']  # 给列命名为'content'
)

• 作用：从本地文件读取 “差评” 和 “好评” 文本数据，用pandas转换为 DataFrame 格式，方便后续处理。
• 注意：两个文件编码不同（差评用gbk，好评用utf-8），需对应正确编码避免读取乱码；好评文件无表头，用names手动指定列名为content。

2. 中文分词（用 jieba 对文本拆分）

python

运行

import jieba# 处理差评：分词
cp_seg = []
contents = cp_content.content.values.tolist()  # 提取差评内容为列表
for content in contents:results = jieba.lcut(content)  # 用jieba精确分词（返回词语列表）if len(results) > 1:  # 过滤掉分词后长度≤1的内容（可能是无效文本）cp_seg.append(results)
# 保存分词结果到Excel
cp_fc_results = pd.DataFrame({'content': cp_seg})
cp_fc_results.to_excel('cp_fc_results.xlsx', index=False)# 处理好评：同样的分词流程
hp_seg = []
contents = hp_content.content.values.tolist()
for content in contents:results = jieba.lcut(content)if len(results) > 1:hp_seg.append(results)
hp_fc_results = pd.DataFrame({'content': hp_seg})
hp_fc_results.to_excel('hp_fc_results.xlsx', index=False)

• 作用：中文文本需要先拆分为词语（分词）才能进行后续处理，这里用jieba.lcut实现精确分词。
• 细节：过滤掉分词后长度≤1 的文本（可能是无意义的短句），并将分词结果保存为 Excel，方便中间检查。

3. 停用词过滤（去除无意义词汇）

python

运行

# 读取停用词表（如“的”“是”“在”等无实际意义的词）
stopwords = pd.read_csv("StopwordsCN.txt", encoding='utf-8', engine='python', index_col=False)# 定义过滤停用词的函数
def drop_stopwords(contents, stopwords):seg_clean = []for content in contents:  # 遍历每条分词后的文本line_clean = []for word in content:  # 遍历每个词语if word in stopwords:  # 如果词语是停用词，则跳过continueline_clean.append(word)  # 保留非停用词seg_clean.append(line_clean)return seg_clean# 对差评分词结果过滤停用词
contents = cp_fc_results.content.values.tolist()
stopwords_list = stopwords.stopword.values.tolist()  # 提取停用词为列表
cp_fc_clean_s = drop_stopwords(contents, stopwords_list)# 对好评分词结果过滤停用词
contents = hp_fc_results.content.values.tolist()
hp_fc_clean_s = drop_stopwords(contents, stopwords_list)

• 作用：去除文本中无实际意义的 “停用词”（如虚词、标点等），减少噪声，保留关键信息。
• 注意：停用词表（StopwordsCN.txt）需提前准备，函数drop_stopwords会逐词检查并过滤。

4. 构建训练数据集（添加标签并合并）

python

运行

# 为差评和好评添加标签（注意：这里可能有笔误，通常差评/好评应设为不同标签）
cp_train = pd.DataFrame({'seg_clean': cp_fc_clean_s, 'label': 1})  # 差评标签设为1
hp_train = pd.DataFrame({'seg_clean': hp_fc_clean_s, 'label': 1})  # 好评标签也设为1（不合理）
# 合并差评和好评数据集
pj_train = pd.concat([cp_train, hp_train])
# 保存合并后的训练数据
pj_train.to_excel('pj_train.xlsx', index=False)

• 作用：为文本添加分类标签（用于后续机器学习分类），并合并为一个完整的训练集。
• 问题：这里可能存在逻辑错误 —— 通常 “差评” 和 “好评” 应作为两类标签（如差评 = 0，好评 = 1），但代码中都设为 1，后续模型无法区分，需要修正。

5. 划分训练集和测试集

python

运行

from sklearn.model_selection import train_test_split# 拆分数据：特征为分词后的文本（seg_clean），标签为label
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(pj_train['seg_clean'].values,  # 特征（文本）pj_train['label'].values,      # 标签random_state=100  # 随机种子，保证结果可复现
)

• 作用：将数据集分为训练集（用于模型训练）和测试集（用于评估模型），random_state固定随机拆分方式。

6. 文本向量化（将词语转换为数值特征）

python

运行

# 将训练集的分词列表转换为字符串（CountVectorizer需要输入字符串）
words = []
for line_index in range(len(x_train)):words.append(' '.join(x_train[line_index]))  # 用空格连接词语，如["我", "喜欢"]→"我 喜欢"# 初始化CountVectorizer（词袋模型）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
VEC = CountVectorizer(max_features=4000,  # 只保留出现频率最高的4000个特征lowercase=False,    # 不转换为小写（中文无需小写处理）ngram_range=(1, 3)  # 考虑1-gram（单个词）、2-gram（两个词组合）、3-gram（三个词组合）
)# 拟合向量器（学习词汇表）并转换训练集
VEC.fit(words)
x_train_vec = VEC.transform(words)  # 得到词频矩阵（每行是一个文本的特征向量）

• 作用：将文本（字符串）转换为机器学习模型可识别的数值特征。CountVectorizer通过统计词语（或词组）的出现次数，生成 “词频矩阵”。
• 细节：ngram_range=(1,3)会保留词组信息（如 “服务 差”“性价比 高”），比仅用单个词更能捕捉语义；max_features=4000限制特征数量，避免维度爆炸。

整体流程总结

这段代码完整实现了从 “原始文本” 到 “模型输入特征” 的预处理流程：
读取数据 → 中文分词 → 过滤停用词 → 构建带标签的数据集 → 拆分训练 / 测试集 → 文本向量化

主要用于后续的文本分类任务（如区分好评 / 差评），但需注意标签设置错误的问题（差评和好评标签应不同）。