NLP（自然语言处理）：用Python实现文本分类_python nlp包 分类

在自然语言处理（NLP）领域中，文本分类是一个重要的任务，它涉及将给定的文本分配到预定义的类别中。这篇文章将介绍如何使用Python实现文本分类，并提供相应的源代码。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的文本数据。通常，我们会将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。每个文本样本都应该与其对应的类别相关联。

2. 文本预处理
   在进行文本分类之前，我们需要对文本数据进行预处理。这包括以下步骤：

   • 文本清洗：去除标点符号、特殊字符或HTML标签等无用的信息。
   • 分词：将文本划分为单词或更小的单元，称为词汇标记。
   • 去停用词：去除常见的无意义词语，例如“a”、“the”、“is”等。
   • 特征提取：将文本转换为数字特征向量，以便机器学习算法能够处理。

下面是一个简单的文本预处理示例，使用Python的NLTK库进行分词和去停用词处理：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize impor
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