Python中使用Vocabulary()类进行文本分类的案例研究

在Python中，可以使用Vocabulary()类进行文本分类。该类用于构建一个单词表，将文本中的单词映射到唯一的索引。这个索引可以作为文本表示的一部分，用于传递给机器学习模型进行分类。

下面是一个使用Vocabulary()类进行文本分类的案例研究。

假设我们有一个数据集，其中包含一系列的电影评论文本和对应的情感标签（正向或负向）。我们的目标是通过这些评论来训练一个文本分类模型，以便对新的电影评论进行情感分类。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

接下来，我们加载数据集并将其拆分为训练集和测试集：

data = pd.read_csv('movie_reviews.csv')  # 加载数据集
X = data['review']  # 评论文本
y = data['sentiment']  # 情感标签

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 拆分为训练集和测试集

然后，我们需要使用CountVectorizer()类将文本转换为数字特征向量。这个类会将文本进行标记化处理，并构建一个单词表。

vectorizer = CountVectorizer()  # 创建Vectorizer

X_train_vectorized = vectorizer.fit_transform(X_train)  # 将训练集文本转换为向量形式
X_test_vectorized = vectorizer.transform(X_test)  # 将测试集文本转换为向量形式

接下来，我们可以使用Vocabulary()类构建一个单词表，并使用单词表将文本转换为索引序列：

from collections import defaultdict

class Vocabulary:
    def __init__(self):
        self.word2index = defaultdict(lambda: 0)
        self.index2word = []
    
    def build_vocab(self, sentences):
        for sent in sentences:
            for word in sent.split():
                if word not in self.word2index:
                    self.word2index[word] = len(self.word2index)
                    self.index2word.append(word)
    
    def transform(self, sentences):
        transformed_sentences = []
        for sent in sentences:
            transformed_sent = [self.word2index[word] for word in sent.split()]
            transformed_sentences.append(transformed_sent)
        return transformed_sentences

# 构建词汇表
vocab = Vocabulary()
vocab.build_vocab(X_train)

# 将训练集和测试集文本转换为索引序列
X_train_indices = vocab.transform(X_train)
X_test_indices = vocab.transform(X_test)

现在，我们可以将转换后的文本表示传递给机器学习模型进行分类。这里使用逻辑回归作为分类器来完成任务：

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train_vectorized, y_train)  # 在向量化的训练集上拟合模型

predictions = lr.predict(X_test_vectorized)  # 使用向量化的测试集进行预测

最后，我们可以评估模型的性能：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)  # 计算准确率
print('Accuracy:', accuracy)

这就是使用Vocabulary()类进行文本分类的一个简单案例研究。在这个例子中，我们通过构建一个单词表并将文本转换为索引序列，然后使用逻辑回归模型进行分类。通过这种方式，我们可以将文本转换为可以用于机器学习的特征向量，并对文本进行分类。