簡訊文字分類的實踐

由於最近接觸到一些簡訊內容，本著想要做乙個模板提取和分類，先試試水。開局就遇到一堆問題，也可能是我自己太菜。所以想把遇到的問題進行記錄，以備不時之需。

第一部分

①由於我拿到的資料是沒有標籤的，就是只有簡訊內容，沒有簡訊標籤，是分為那個類。所以我打算只新增兩類標籤，就用0和1區分。問題出來了，pandas可以把標籤都賦值成一類，data1['score']=1。但是就沒有負標籤，也不能人工去標註負標籤把，想著是自己做著玩，然後就每五個標註為乙個負樣本。找了好幾種方法，發現如下**可以解決：

ran1=random.sample(range(0,len(data1)),len(data1)//5)  #前面沒有//5隨機所有行

for i in ran1:
data1['score'][i]=0

②然後發現資料量太少，就做了複製操作。複製容易，就是總是出現x，y的資料條數匹配不上，找了好幾個方法，還好可以解決：

from sklearn.utils import shuffle #utils在英語中是跑龍套/小工具的意思

df = shuffle(data1,random_state=33)
x = df['content']
y = df['score']
x = pd.concat([df[['content']],df[['content']],df[['content']]]) #複製三分
y = pd.concat([df.score,df.score,df.score])

③由於處理的文字，要進行分詞、去停用詞等處理，在新增停用詞檔案的時候，把停用詞檔案放到專案目錄data中，總是讀取錯誤，只能從盤裡讀取。估計是我哪個地方寫錯了，回頭再找找方法。

第二部分

①匯入詞袋模型，將分割的文字進行詞袋處理

②借助多維貝葉斯模型，短文本分類

③分別列印出混淆矩陣，準確率，召回率，f1等。

文字分類深度學習實踐 學習記錄

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