自然语言及语音处理项目式教程 实训指导 实训14 基于SVM实现新闻文本分类

《自然语言处理技术》代码413，得到预测集的预测结果如下，由于预测集并没有对应的类别答案，所以读者可以通过预测结果的多样性和一致性来判断模型的预测效果，其中，可以明显的看见模型预测的类别较全，与在测试集上表现一致，说明模型泛化能力良好；同时预测结果分布并不相同，也说明模型在预测分类上并没有很明显的一致性，模型拟合良好。预测集的预测结果为：['留学','留学','职业教育','婴幼儿','职业教育','留学','留学','大学','留学','留学','留学','留学','婴幼儿','大学','婴幼儿','婴幼儿','婴幼儿','中小学','职业教育','职业教育','职业教育','留学','大学','中小学','职业教育','婴幼儿','留学','留学','大学','婴幼儿','职业教育','婴幼儿','婴幼儿','婴幼儿','留学','婴幼儿','留学','留学','留学','留学','职业教育','职业教育','留学','留学','留学','中小学','大学','留学','婴幼儿','留学','婴幼儿','留学','婴幼儿','婴幼儿','留学','婴幼儿','婴幼儿','婴幼儿','留学','留学','婴幼儿','中小学','大学','大学','中小学','留学','职业教育','职业教育','婴幼儿','职业教育','职业教育','职业教育','婴幼儿','留学','职业教育','职业教育','职业教育','职业教育','留学','大学','留学','婴幼儿','婴幼儿','中小学','中小学','婴幼儿','婴幼儿','留学','婴幼儿','职业教育','婴幼儿','中小学','留学','婴幼儿','中小学','中小学','留学','留学','中小学','中小学','大学','留学','职业教育','婴幼儿','留学','职业教育','中小学','留学','留学','中小学','大学','中小学','中小学','大学','留学','留学','留学','婴幼儿','留学','婴幼儿','中小学','婴幼儿','婴幼儿','大学','职业教育','大学','职业教育','中小学','婴幼儿','婴幼儿','婴幼儿','婴幼儿','大学','大学','婴幼儿','大学','婴幼儿','大学','留学','留学','中小学','大学','婴幼儿','留学','留学','留学','留学','中小学','婴幼儿','留学','大学','婴幼儿','大学','婴幼儿','中小学','留学','中小学','婴幼儿','留学','婴幼儿','职业教育','留学','留学','留学','中小学','婴幼儿','留学','中小学','留学','婴幼儿','留学','中小学','职业教育','职业教育','职业教育']实训小结技术点自评达标未达标能够运用BeautifulSoup4库解析HTML和XML文件，获取有用的新闻文本信息能够使用pandas和NumPy库进行数据分析和处理，完成新闻文本数据的预处理能够通过jieba库实现中文分词，Gensim库进行文本向量化和主题建模能够使用imageio库进行图像读写和处理，以及Matplotlib库进行数据可视化能够使用scikit-learn库构建支持向量机（S