01.文档分类原理
文本分类是自然语言处理领域比较常见的一类任务，一般是给定多个文档类别，将文档或语句归类到某个类别中。其本质是文本特征提取+机器学习的多分类问题。
好的，这就是基本概念了，再来看看几个重要的步骤。
1.文档标注
就是要把样本文档分类，我们首先是要知道我们要把文档分为哪几类，这样才能有依据的构建模型，进而预测其他文档类型。
2.格式转换
为了方便后面的数据处理，一般是要把非txt文本，如word，excel，pdf等转换为txt格式，保证文档中不包含图片，不包含任何文档格式。
3.中文分词
这里就使用jieba了，很流行的工具，同时还要给文档加上标签，其实就是分类的数值化，后面具体说。
4.计算词语权重
如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率很高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。通过计算词语的权重，可以找出文档中的关键词，从而确定分类的依据。常用的词语权重计算方法为TF-IDF算法，公式如下
TF-IDF = 词频（TF） * 逆文档频率（IDF）
词频（TF） = 某个词在文档中的出现次数/文章的总词数
逆文档频率（IDF） = log（语料库的文档总数/（包含该词的文档数+1））
sklearn支持该算法，使用TfidfVectorizer类，就可以帮我们计算单词的TF-IDF。
5.构建朴素贝叶斯分类器
sklearn提供的多项式朴素贝叶斯，类MultinomialNB，以单词为粒度，会计算单词在某个文件中的具体次数，用于文档分类很适合。
6.预测准确性
最后就是使用训练的模型来预测未知的文档类型了，当然这之前还要经过准确率的测试。
02.Coding
话不多说，show me the code！
本次是使用的如下数据集，stop目录放置停用词，train目录是训练使用的数据，test目录数据用来做测试准确性的，两个数据集下都有数百个txt文件。
1.获取数据，并打上标签
我这里的思路是循环获取到对应目录下的txt文件内容后，保存到一个总的文件中，用于后面使用，并增加一列，保存标签
2.生成训练数据
使用jieba工具，做中文分词，并且加载停用词，最后返回训练feature和label
3.同理，处理测试数据
直接给出完整代码
4.构建模型
调用TfidfVectorizer类，使用TF-IDF算法拟合训练数据，再使用MultinomialNB类，生成训练模型，即朴素贝叶斯分类器
5.使用生成的分类器做预测
同样，使用训练集的分词创建一个TfidfVectorizer类，然后用TfidfVectorizer类对测试集的数据进行fit_transform拟合，即可以得到测试集的特征矩阵，然后再使用MultinomialNB类的predict函数，找出后验概率最大的label，最后使用accuracy_score函数对比实际结果和预测结果。
6.准确性验证
我做了初步的验证，不同标签，准确率差别还是挺大的
到这，一个简单的文档分类器就完成了，是不是也不是很难呢，代码还要很多有待完善的地方，有兴趣的同学一起加油喽！
