实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
本篇介绍自然语言处理中一种比较简单，但是有效的文本分类手段：朴素贝叶斯模型。
作者&编辑 | 小Dream哥
1 朴素贝叶斯介绍
贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预测分类。
朴素贝叶斯模型在训练过程，利用数据集D，计算P(c)，P(x_i|c)。在预测时，输入样本，利用贝叶斯公式，计算n个类别的概率，最后输出概率最大的那个类别，作为预测的类别。
朴素贝叶斯模型分类的理论相关知识，在文章中有详细的介绍，感兴趣或者不清楚的朋友可以出门左转，再看一下。
假如我们有语料集D，文本可分为（c_1，c_2，...，c_n）个类别，我们根据语料集D，计算每个类别出现的概率P(c_i)，以及当文本类别为c_i时，词x_i出现的概率P(x_i|c_i)。这样一个由m个词构成的文本（x_1，x_2，...，x_m）就可以根据上述公式预测出文本是各个类别的概率。
2 NLTK
Natural Language Toolkit，NLTK是一个开源的项目，包含：Python模块，数据集和教程，用于NLP的研究和开发，是一个不错的python工具包。此次我们介绍用NLTK里的NaiveBayesClassifier模块，来进行文本分类。
3 数据集准备
因为是文本分类任务，所以数据集是按类别分好的一系列文本，如下图所示：
这里因为只是展示，数据集比较简单，只有3个类别。在一个类别内，每条数据之间用分号隔开。
4 数据读取
数据读取的代码如下所示：
#1 进行数据读取
def read_data(filename):# 最后返回的是一个列表，结构如下[('我要打车','get_a_taxi')，('明天天气怎么样','get_weather')。。。]
数据读取过程的任务很简单，就是从语料文件中将语料读到内存中，组织成一个列表，列表中每一项组成为（data，label），如('明天天气怎么样','get_weather')。
5 特征选择及训练数据集构建
利用分词后的词性作为训练数据特征。最后喂给模型的数据是一个类似这样的列表：
[({“t”:“明天”,“n”：“天气”,“r”:“怎么样” }, 'get_weather') ,... ]
#2.1 停用词处理#2 进行特征选择，这里利用分词后的词性作为特征
#3 构建训练数据集
6 训练及预测
训练及预测的过程很简单，就是调用NLTK的NaiveBayesClassifier模块，代码如下：
#训练模型
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(
get_features_sets('data.txt') )
#预测某一个文本的类别
print(predict_label)## get_weather
#预测某一个文本为某一个类别的概率print(classifier.prob_classify(get_word_features('请问明天的天气怎么样？')).prob(predict_label))# 0.995154
我们展示一下预测的结果：
至此，介绍了如何利用NLTK的NaiveBayesClassifier模块进行文本分类，代码在我们有三AI的github可以下载：
/longpeng/yousan.ai/tree/master/natural_language_processing
找到intention文件夹，执行python3 intent_recognition.py就可以运行了。
总结
文本分类常常用于情感分析、意图识别等NLP相关的任务中，是一个非常常见的任务，朴素贝叶斯本质上统计语料中对应类别中相关词出现的频率，并依此来预测测试文本。总的来说，它是一种非常便捷，效果可以接受的方法。
我们也会在知识星球讨论其他文本分类方法，感兴趣扫描下面的二维码了解。
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