Python文本挖掘 Python信息提取与分类技术-Python教程-PHP中文网

Python文本挖掘 Python信息提取与分类技术

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发布： 2025-06-09 13:09:01

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信息提取和分类可通过正则表达式、ner工具及机器学习实现。①提取关键信息常用正则表达式处理格式固定内容，如手机号提取；②使用spacy等库进行ner识别语义实体，如人名、地点；③文本分类流程包括数据预处理、特征提取（tf-idf）、选择分类器（朴素贝叶斯、svm）并训练预测；④中文需注意分词准确性、停用词过滤、符号统一及模型泛化能力。

Python文本挖掘 Python信息提取与分类技术

信息提取和分类是文本挖掘中非常关键的两部分，尤其是在处理大量非结构化数据时。Python 作为一门强大的编程语言，在自然语言处理（NLP）领域提供了丰富的库和工具，比如 NLTK、spaCy、scikit-learn 和正则表达式模块 re，这些都能帮助我们高效地完成信息提取与分类任务。

下面从实际应用的角度，聊聊几个常见但实用的技术点。

如何用 Python 提取文本中的关键信息？

信息提取的核心目标是从一段文本中抽取出特定类型的信息，比如人名、地名、时间、电话号码等。常用的方法包括：

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使用正则表达式：适用于格式相对固定的字段，例如身份证号、手机号、日期等。

比如提取手机号：
```
import re
text = "联系方式：13812345678，请尽快联系"
phone = re.search(r'1\d{10}', text)
if phone:
    print(phone.group())
```
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使用 NER（命名实体识别）工具：像 spaCy 这样的库内置了训练好的模型，可以自动识别出人名、地点、组织机构等实体。

示例代码：
```
import spacy
nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")  # 中文模型
doc = nlp("马云在杭州创立了阿里巴巴")
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)
```
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正则适合规则明确的情况，NER 更适合语义层面的提取。两者结合使用，往往效果更好。

怎么对文本进行分类？

文本分类是将一段文本自动归类到预设类别中，常用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等场景。Python 中常用的流程如下：

数据预处理：清洗文本、去除停用词、分词。
特征提取：使用 TF-IDF 或词袋模型（Bag of Words）将文本转化为向量。
选择分类器：常用有朴素贝叶斯、SVM、随机森林等。
训练和预测：使用 scikit-learn 等库快速实现。

一个简单的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 假设有两类文本
texts = ["买手机推荐", "如何炒股入门", "新款iPhone发布", "股票K线图讲解"]
labels = ["科技", "财经", "科技", "财经"]

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

# 预测新文本
new_text = ["最新手机评测"]
print(clf.predict(vectorizer.transform(new_text)))

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这个流程虽然基础，但在很多中小型项目中已经够用了。如果数据量大或要求高，还可以引入深度学习方法，比如 BERT。