使用传统机器学习方法（朴素贝叶斯、逻辑回归和lightGBM）进行中文文本分类的Python代码及数据集+项目文档.zip

简介：
本资源包含利用Python实现的中文文本分类代码，采用朴素贝叶斯、逻辑回归与LightGBM算法，并附带所需数据集及相关项目文档。适合自然语言处理学习和实践。 基于传统机器学习（朴素贝叶斯、逻辑回归、LightGBM）实现的中文文本分类项目包括Python源码、文本数据集及详细项目说明。 **项目介绍** 本项目的目的是对中文文本进行分类，采用了三种传统的机器学习方法：朴素贝叶斯、逻辑回归和LightGBM。每个模型的具体定义可以在对应的py文件中找到。 - **目录结构** - `bert_pretrain` 文件夹存放预训练的BERT参数及模型。 - `models` 文件夹包含深度学习相关模型的定义。 - `News` 文件夹内含中文文本数据、处理后的结果以及模型运行的结果。其中： - `data` 文件夹存储分词后的文本数据，默认为按单词级（文件中的数据以空格分割）； - `char` 文件夹则不需要进行额外的分词操作。 - `pytorch_pretrained` 包含加载BERT所需的官方定义模块。 **适用人群** 本项目主要面向正在做毕业设计的同学及需要实战经验的深度学习图像识别、机器学习模式识别方向的学习者。此外，它也可以作为课程设计或期末大作业使用。该项目包含完整的源代码和详细的说明文档，可以直接用于毕业设计或者参考借鉴其他模型训练。 **备注** 如果基础扎实，在此基础上可以进行修改以训练其他模型。