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【人工智能】从TF-IDF到BERT:Python实现文本分类的全面指南

2024/12/21 21:12:07 来源:https://blog.csdn.net/nokiaguy/article/details/144557181  浏览:    关键词:【人工智能】从TF-IDF到BERT:Python实现文本分类的全面指南

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文本分类是自然语言处理领域中的核心任务之一,被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。本文章通过完整的Python代码示例,从传统的TF-IDF方法到现代的BERT模型,系统地讲解文本分类的实现。我们首先介绍TF-IDF特征提取与逻辑回归模型的应用,然后转向基于深度学习的BERT模型,展示其更强大的分类能力。文章不仅提供了详细的代码及中文注释,还辅以数学公式和图表,以帮助读者深入理解每种方法的原理和实现。本指南适合自然语言处理入门者及希望掌握BERT模型在文本分类中应用的开发者。


目录

  1. 引言
  2. 数据预处理
  3. 基于TF-IDF的文本分类
    • 3.1 TF-IDF介绍
    • 3.2 使用逻辑回归进行分类
    • 3.3 代码实现
  4. 基于BERT的文本分类
    • 4.1 BERT模型简介
    • 4.2 BERT的预训练与微调
    • 4.3 代码实现
  5. 结果对比与分析
  6. 总结与展望

1. 引言

文本分类任务的目标是将一段文本归类到预定义的类别中。传统的机器学习方法依赖于特征工程,如TF-IDF(词频-逆文档频率),虽然简单有效,但在语义理解上存在局限性。近年来,深度学习模型尤其是Transformer架构的BERT模型表现出色,显著提升了分类任务的准确性。

本文将带领读者从零开始实现文本分类任务,依次展示如何使用TF-IDF和BERT处理相同的数据集,并对两种方法的性能进行对比。


2. 数据预处理

数据集说明

我们将使用经典的IMDb电影评论数据集进行文本分类任务。数据集包含两类标签:

  • 正面评论(Positive)
  • 负面评论(Negative)

数据加载与清洗

import pandas as pd
import re
from sklearn.model_selection import train_test_split# 加载IMDb数据集
# 假设已经下载IMDb数据集的csv文件
data = pd.read_csv('IMDB_Dataset.csv')# 数据清洗:去除HTML标签和非字母字符
def clean_text(text):# 去除HTML标签text = re.sub(r'<.*?>', '', text)# 保留字母字符text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)# 转换为小写text = text.lower()return textdata['review'] = data['review'].apply(clean_text)# 标签二值化
data['sentiment'] = data['sentiment'].map({'positive': 1, 'negative': 0})# 划分训练集和测试集

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