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使用机器学习的思路实现 sentiment-analysis

预训练语言模型微调与部署

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用传统机器学习做文本分类的完整实现思路

我帮你梳理一下 用传统机器学习做文本分类的完整实现思路，从数据处理到模型训练、预测、评估，每一步都清楚说明。

一、整体流程

传统机器学习做文本分类，一般遵循以下步骤：

文本数据 → 文本预处理 → 特征提取 → 训练模型 → 预测 & 评估

二、详细步骤

1️⃣ 数据准备

  • 收集文本数据，每条文本有对应标签（分类类别）。
  • 示例：
文本 标签
我很喜欢这部电影 正面
这本书太无聊了 负面

2️⃣ 文本预处理

传统 ML 无法直接处理原始文本，需要先做特征化：

常见步骤：

  1. 分词：把句子拆成单词或词组（中文可用结巴分词 jieba）。
  2. 去停用词：去掉“的、了、是”等无意义词。
  3. 清理文本：去掉标点符号、数字、特殊字符。
  4. 小写化（英文文本可选）。

示例（Python + jieba）：

import jieba

text = "我很喜欢这部电影"
tokens = jieba.lcut(text)
# 输出: ['我', '很', '喜欢', '这', '部', '电影']

3️⃣ 特征提取（向量化）

传统 ML 需要将文本转成数值向量才能输入模型：

常用方法：

  1. Bag of Words（词袋模型）

    • 统计每个词在文本中出现次数

  2. TF-IDF

    • 对词频加权，减少高频低价值词的影响

  3. 特征维度选择

    • 可使用 CountVectorizer 或 TfidfVectorizer，并可限制最大特征数

示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

corpus = ["我很喜欢这部电影", "这本书太无聊了"]
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=jieba.lcut)
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())  # 转换成数值向量

4️⃣ 选择模型

常用传统机器学习分类模型：

模型 特点
朴素贝叶斯（Naive Bayes） 简单高效，适合文本分类
逻辑回归（Logistic Regression） 对大规模稀疏向量效果好
支持向量机（SVM） 高维稀疏数据表现稳定
随机森林 / 决策树 可以处理非线性关系，但文本稀疏向量可能效果一般

示例：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

y = ["正面", "负面"]  # 标签
model = MultinomialNB()
model.fit(X, y)

5️⃣ 预测

对新文本进行处理、向量化，再用模型预测：

new_text = "电影剧情很精彩"
X_new = vectorizer.transform([new_text])
pred = model.predict(X_new)
print(pred)  # ['正面']

6️⃣ 模型评估

常用指标：

  • 准确率（Accuracy）
  • 精确率（Precision）
  • 召回率（Recall）
  • F1-score
  • 混淆矩阵

示例：

from sklearn.metrics import classification_report

y_true = ["正面", "负面"]
y_pred = ["正面", "正面"]
print(classification_report(y_true, y_pred))

三、总结

  1. 特征工程是关键：传统 ML 依赖人工设计和文本向量化。
  2. 模型简单高效：朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM 就够用了。
  3. 适合小数据集：1000~10万条文本效果还可以。
  4. 缺点：无法捕捉词序和上下文信息，对长文本、复杂语义理解有限。

💡 一句话概括

传统文本分类 = 分词 → 特征向量 → 传统分类器 → 预测 & 评估