机器学习案例实战：Python文本数据分析新闻分类任务_唐宇迪新闻文本分类

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本博客为唐宇迪老师python数据分析与机器学习实战课程学习笔记
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一. 文本分析与关键词提取
1.1 文本数据

1.2 停用词

• 语料中大量出现
• 没啥大用
• 留着过年吗
  

1.3 Tf-idf：关键词提取

• 《中国的蜜蜂养殖》：进行词频（Term frequency，缩写TF）统计
• 出现次数最多的词：“的”、“是”、“在”…这类最常用的词（停用词）
• “中国”、“蜜蜂”、“养殖” 这三个词出现的次数一样多，重要性是一样的？
• “中国”是很常见的词，相对而言，“蜜蜂”和“养殖”不那么常见

1.4 逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）

• 如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词
• 词频(TF) = 某个词在文章中的出现次数 / 该文词的个数
• 逆文档频率(IDF) = log(语料库的文档总数 / 包括该词的文档数 + 1)

1.5 Tf-idf：关键词提取计算
TF-IDF = 词频(TF) * 逆文档频率(IDF)

• 《中国的蜜蜂养殖》：假定该文长度为1000个词，“中国”、“蜜蜂”、“养殖”各出现20次，则这三个词的“词频”(TF)都是0.02
• 搜索Google发现，包含“的”字的网页共有250亿张，假定这就是中文网页总数。包含“中国”的网页共有62.3亿张，包含“蜜蜂”的网页共有0.484亿张，包含“养殖”的网页共有0.973亿张

二. 相似度计算
2.1 相识度
句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影
句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影

• 分词
  句子A：我 / 喜欢 / 看 / 电视，不 / 喜欢 / 看 / 电影
  句子B：我 / 不 / 喜欢 / 看 / 电视，也 / 不 / 喜欢 / 看 / 电影

• 语料库：我 ，喜欢，看，电视，电影，不，也

• 词频：
  句子A：我1，喜欢2，看2，电视1， 电影1，不1，也0
  句子B：我1，喜欢2，看2，电视1， 电影1，不2，也1、

• 词频向量
  句子A：[1，2，2，1，1，1，0]
  句子B：[1，2，2，1，1，2，1]

余弦相似度：

三. 新闻数据与任务简介

import pandas as pd
import numpy as np
#结吧分词
import jieba

df_news = pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8')
#dropna:去掉缺失值
df_news = df_news.dropna()
df_news.head()
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df_news.shape
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(5000, 4)

#分词：使用结吧分词器
#先将content转换成list格式
content = df_news.content.values.tolist()
print (content[1000])
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阿里巴巴集团昨日宣布，将在集团管理层面设立首席数据官岗位（Ｃｈｉｅｆ　Ｄａｔａ　Ｏｆｆｉｃｅｒ），阿里巴巴Ｂ２Ｂ公司ＣＥＯ陆兆禧将会出任上述职务，向集团ＣＥＯ马云直接汇报。＞菹ぃ和６月初的首席风险官职务任命相同，首席数据官亦为阿里巴巴集团在完成与雅虎股权谈判，推进“ｏｎｅ　ｃｏｍｐａｎｙ”目标后，在集团决策层面新增的管理岗位。０⒗锛团昨日表示，“变成一家真正意义上的数据公司”已是战略共识。记者刘夏

#利用结吧分词
content_S = []
#line:代表content中每一条
for line in content:
    current_segment =
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