Jupyter实现文本数据挖掘与情感分析方法解析

 # 1. 文本数据挖掘基础** 文本数据挖掘是一种从文本数据中提取有意义信息的学科。文本数据通常是非结构化的，这意味着它没有预定义的格式或模式。文本数据挖掘的目的是从这些非结构化数据中发现模式、趋势和见解。 文本数据挖掘过程通常涉及以下步骤： * 数据收集和预处理 * 文本特征工程 * 文本挖掘技术应用 * 结果分析和可视化 # 2. Jupyter Notebook中的文本数据预处理 ### 2.1 数据加载和清洗 #### 2.1.1 导入数据 ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('text_data.csv') ``` **参数说明：** * `read_csv()`: 从CSV文件读取数据。 * `'text_data.csv'`: CSV文件路径。 **逻辑分析：** 此代码使用Pandas库从CSV文件中加载文本数据。 #### 2.1.2 数据类型转换 ```python data['text'] = data['text'].astype('str') ``` **参数说明：** * `astype()`: 将列数据类型转换为指定类型。 * `'str'`: 目标数据类型（字符串）。 **逻辑分析：** 此代码将`'text'`列的数据类型转换为字符串。 #### 2.1.3 缺失值处理 ```python data = data.dropna(subset=['text']) ``` **参数说明：** * `dropna()`: 删除包含缺失值的行。 * `subset=['text']`: 指定要检查缺失值的行。 **逻辑分析：** 此代码删除了包含`'text'`列缺失值的行。 ### 2.2 文本特征工程 #### 2.2.1 分词与词干化 ```python import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([stemmer.stem(word) for word in word_tokenize(x)])) ``` **参数说明：** * `word_tokenize()`: 将文本分词为单词。 * `PorterStemmer()`: 创建一个Porter词干化器。 * `stemmer.stem()`: 对单词进行词干化。 * `apply()`: 将函数应用于每一行。 **逻辑分析：** 此代码使用NLTK库对文本进行分词和词干化。分词将文本分解为单词，而词干化将单词还原为其词根。 #### 2.2.2 文本向量化 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() X = vectoriz ```