КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕКСТА PYTHON

Классификация текста - это одна из ключевых задач в области обработки естественного языка, где требуется определить категорию или тип документа на основе его содержания. Выделить основные особенности текста и присвоить ему соответствующую метку может помочь автоматизировать многие бизнес-процессы. В Python есть несколько библиотек, которые могут помочь при решении этой задачи.

Одной из самых популярных библиотек для классификации текста в Python является nltk (Natural Language Toolkit). Он содержит множество классов и функций для работы с естественным языком. Например, для классификации текстов можно использовать класс nltk.classify.NaiveBayesClassifier. Пример кода:

import nltkfrom nltk.classify import NaiveBayesClassifierfrom nltk.corpus import movie_reviewsdocuments = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category) for category in movie_reviews.categories() for fileid in movie_reviews.fileids(category)]random.shuffle(documents)all_words = []for w in movie_reviews.words():    all_words.append(w.lower())all_words = nltk.FreqDist(all_words)word_features = list(all_words.keys())[:3000]def document_features(document):    document_words = set(document)    features = {}    for word in word_features:        features['contains(%s)' % word] = (word in document_words)    return featuresfeaturesets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]train_set, test_set = featuresets[100:], featuresets[:100]classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))

Этот код выполняет классификацию набора данных movie_reviews из библиотеки nltk на положительные и отрицательные отзывы к фильмам с использованием Naive Bayes-классификатора. Перед обучением модели выполнено извлечение признаков, используя список 3000 наиболее часто встречающихся слов в текстах.

Кроме nltk, есть и другие библиотеки для классификации текста в Python, такие как scikit-learn, gensim, tensorflow, keras и многие другие.