基于Python的文本数据的分类与分析 课程论文+源码及数据

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目录实验一 文本数据的分类与分析 1【实验目的】 11. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 12. 掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 13. 掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器； 14. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 15. 掌握评价分类器性能的评估方法。 1【实验类型】 1【实验要求】 1【实验内容】 1【实验分析与总结】 21. 数据获取 32. 数据预处理 33. 建立词典 54. 生成词向量 75. 贝叶斯分类器 86. SVM 117. 逻辑回归 138. 实验总结与反思 15实验一 文本数据的分类与分析【实验目的】1.掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理；2.掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模；3.掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器；4.利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别；5.掌握评价分类器性能的评估方法。【实验类型】数据挖掘算法的设计与编程实现。【实验要求】1.文本类别数：>=10 类；2.训练集文档数：>=50000 篇；每类平均 5000 篇。3.测试集文档数：>=50000 篇；每类平均 5000 篇。4.分组完成实验，组员数量<=3，个人实现可以获得实验加分。【实验内容】利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括：1.语料库的构建，主要包括利用爬虫收集 Web 文档等；2.语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典，使用词袋模型或主题模型表达文档等；注：使用主题模型，如 LDA 可以获得实验加分；3.选择分类算法（朴素贝叶斯（必做）、SVM/其他等），训练文本分类器，理解所选的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义；4.对测试集的文本进行分类5.对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价：计算每类正确率、召回率，计算总体正确率和召回率。