使用Python和分类算法进行文本数据挖掘
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简介：
本项目运用Python编程语言结合多种分类算法对大规模文本数据集进行了深入分析与挖掘，旨在探索隐藏于文字信息中的模式与知识。
使用Python进行文本分析并通过分类算法实现数据挖掘主要包括以下几个步骤：
1. 构建语料库：这包括通过爬虫收集Web文档等多种方式。
2. 对语料库的数据预处理，涉及文档模型的构建，如去除噪声、分词、建立词汇表，并采用词袋模型或主题模型来表示文档。使用LDA等主题模型可以获得额外加分。
3. 选择合适的分类算法（例如朴素贝叶斯、SVM），训练文本分类器并理解所选算法的工作原理及其相关参数的意义。
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