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解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界

文本分类是自然语言处理领域中的核心任务之一，被广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。本文章通过完整的Python代码示例，从传统的TF-IDF方法到现代的BERT模型，系统地讲解文本分类的实现。我们首先介绍TF-IDF特征提取与逻辑回归模型的应用，然后转向基于深度学习的BERT模型，展示其更强大的分类能力。文章不仅提供了详细的代码及中文注释，还辅以数学公式和图表，以帮助读者深入理解每种方法的原理和实现。本指南适合自然语言处理入门者及希望掌握BERT模型在文本分类中应用的开发者。

目录

1. 引言
2. 数据预处理
3. 基于TF-IDF的文本分类
   • 3.1 TF-IDF介绍
   • 3.2 使用逻辑回归进行分类
   • 3.3 代码实现
4. 基于BERT的文本分类
   • 4.1 BERT模型简介
   • 4.2 BERT的预训练与微调
   • 4.3 代码实现
5. 结果对比与分析
6. 总结与展望

1. 引言

文本分类任务的目标是将一段文本归类到预定义的类别中。传统的机器学习方法依赖于特征工程，如TF-IDF（词频-逆文档频率），虽然简单有效，但在语义理解上存在局限性。近年来，深度学习模型尤其是Transformer架构的BERT模型表现出色，显著提升了分类任务的准确性。

本文将带领读者从零开始实现文本分类任务，依次展示如何使用TF-IDF和BERT处理相同的数据集，并对两种方法的性能进行对比。

2. 数据预处理

数据集说明

我们将使用经典的IMDb电影评论数据集进行文本分类任务。数据集包含两类标签：

• 正面评论（Positive）
• 负面评论（Negative）

数据加载与清洗

import pandas as pd
import re
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载IMDb数据集
# 假设已经下载IMDb数据集的csv文件
data = pd.read_csv('IMDB_Dataset.csv')

# 数据清洗：去除HTML标签和非字母字符
def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<.*?>', '', text)
    # 保留字母字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    return text

data['review'] = data['review'].apply(clean_text)

# 标签二值化
data['sentiment'] = data['sentiment'].map({
   'positive': 1, 'negative': 0})

# 划分训练集和测试集