利用NLP技术和TF-IDF将文本数据转化为特征向量，并用SVM进行分类

简介：
本研究运用自然语言处理技术及TF-IDF算法提取文本关键特征，将其转换为便于机器学习模型处理的向量形式，进而采用支持向量机(SVM)对文档集进行高效准确的分类。 这段代码用于进行文本分类任务。通过应用支持向量机（SVM）算法以及TF-IDF方法来表示文本特征，可以将输入的文本数据归类到预定义的类别或标签中。 具体来说： 1. 准备好包含一些样本段落本和对应标签的数据集。 2. 使用TfidfVectorizer工具将这些原始文本转换成基于TF-IDF值的数值向量。这种方法通过考虑词汇在文档中的频率以及在整个语料库中的稀有程度，提供了一种有效的表示方式。 3. 利用train_test_split函数把数据分割为训练和测试两部分，以便于模型学习后再进行效果验证。 4. 应用Scikit-learn的SVC类来创建支持向量机分类器，并在训练集上对其进行培训优化。 5. 将构建好的模型应用于测试样本以预测其类别标签。 6. 最后输出每个测试实例的实际内容和预测结果。