文本数据抽取与分类：词袋法与TF-IDF算法详解及实战案例

文本数据特征提取是自然语言处理（NLP）中的重要步骤，它决定了后续机器学习模型的表现。本文将介绍两种常用的文本特征提取方法——词袋法（Bag of Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），并通过实战案例展示如何应用这些方法进行文本分类。

一、词袋法（Bag of Words）原理及应用

1.1 词袋法原理

词袋法是一种简单有效的文本表示方法，它将文档中的词语看作无序集合。词袋模型会忽略词序和语法结构，关注的是词语的出现频率。其主要步骤如下：

• 1.构建词汇表：从所有文档中提取唯一的词语，形成词汇表。
• 2.生成特征向量：每个文档基于词汇表生成一个特征向量，向量元素表示词语在该文档中的出现次数。
  例如，给定以下文本：

corpus = [
‘This is the first document.’,
‘This is the second second document.’,
‘And the third one.’,
‘Is this the first document?’
]

词袋模型首先构建如下词汇表：

[‘and’, ‘document’, ‘first’, ‘is’, ‘one’, ‘second’, ‘the’, ‘third’, ‘this’]

然后，每个文档生成一个词频向量，向量的每个元素对应词汇表中的词语在该文档中的出现次数。

1.2 词袋法的优缺点

优点：

• 实现简单，计算速度快。
• 适用于短文本或词语之间没有复杂语义关系的场景。

缺点：

• 忽略了词序和语法结构，导致语义信息丢失。
• 对于高频但无意义的词（如停用词），它们在模型中占据较大权重。
• 无法捕捉词语之间的上下文信息。

1.3 词袋法应用案例

以下代码展示了如何使用 CountVectorizer 实现词袋法，并生成词频矩阵：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd# 创建文本数据集
corpus = ['This is the first document.','This is the second second document.','And the third one.','Is this the first document?'
]# 初始化 CountVectorizer
vec = CountVectorizer()
X = vec.fit_transform(corpus)# 获取特征名称（词汇表）
print(vec.get_feature_names_out())# 输出词频矩阵
print(X.toarray(</