Python中文自然语言处理基础与实战（第2版）（微课版）-第8章 文本分类与聚类 教案

第8章文本分类与聚类教案1.教案基本信息课程名称Python中文自然语言处理基础与实战课程类别选修适用专业人工智能类相关专业总学时64学时（其中理论32学时，实验32学时）总学分4.0学分本章学时4学时（其中理论2学时，实验2学时）章节名称第8章文本分类与聚类授课教师授课时间2.教学目标知识目标了解文本挖掘的基本概念和应用场景熟悉常用的文本分类和聚类算法原理掌握文本分类和聚类的基本流程理解中文文本处理的特点和挑战能力目标能够使用Python的sklearn库完成文本分类任务能够实现K-means等聚类算法进行文本聚类能够进行文本预处理、特征提取和模型评价能够分析和解决实际的文本分类聚类问题素质目标培养数据分析思维和机器学习素养提升解决复杂文本处理问题的能力建立工程化开发和项目实践意识形成科学严谨的实验态度3.教学重点与难点教学重点文本分类和聚类的基本概念和算法原理朴素贝叶斯、支持向量机等分类算法的应用K-means聚类算法的实现和参数设置文本预处理和特征提取的完整流程教学难点TF-IDF特征向量化的原理和实现不同算法的适用场景和参数调优聚类结果的评价和解释中文文本分词和停用词处理解决策略通过具体案例演示算法的工作过程提供详细的代码注释和步骤说明设计对比实验展示不同方法的效果结合可视化工具增强理解效果4.教学内容与知识结构主要知识点文本挖掘基础模块文本挖掘的定义和应用领域文本挖掘的主要步骤和技术文本挖掘面临的挑战文本分类模块监督学习的分类算法（朴素贝叶斯、SVM等）深度学习的分类算法（CNN、RNN、BERT等）中文文本分类的完整流程文本聚类模块无监督学习的聚类算法（K-means、层次聚类等）文本聚类的应用场景中文文本聚类的实现步骤实战项目模块垃圾短信分类项目新闻文本聚类项目模型评价和优化方法知识结构关系文本挖掘基础为理论支撑层文本分类和聚类为核心技术层实战项目为应用实践层各模块相互关联，逐步深入5.教学方法与手段理论教学方法讲授法：系统讲解算法原理和理论基础对比教学法：比较不同算法的优缺点案例分析法：通过实际应用案例加深理解可视化教学：使用图表和流程图辅助讲解实践教学方法项目驱动法：通过完整项目学习技术代码演示法：现场编程演示实现过程分步指导法：逐步完成复杂的编程任务问题解决法：引导学生解决实际问题教学工具和平台JupyterNotebook开发环境sklearn机器学习库jieba中文分词工具matplotlib数据可视化工具6.教学过程设计课时安排总览课时类型内容第1课时理论课文本挖掘简介与文本分类算法第2课时理论课文本聚类算法与应用场景第3课时实验课垃圾短信分类项目实战第4课时实验课新闻文本聚类项目实战各课时教学环节设计第1课时（理论）：文本挖掘简介与文本分类算法导入环节（10分钟）展示垃圾邮件过滤、新闻自动分类等生活实例提问：如何让计算机自动识别文本类别？引出文本分类的概念和重要性新课讲授（30分钟）文本挖掘的定义和应用领域（8分钟）传统机器学习分类算法介绍（12分钟）深度学习分类算法概述（10分钟）算法对比（8分钟）分析朴素贝叶斯、SVM、决策树等算法特点讨论不同算法的适用场景课时小结（2分钟）总结文本分类的主要方法预告下节课聚类内容第2课时（理论）：文本聚类算法与应用场景复习导入（5分钟）回顾文本分类的主要算法提问：如何在没有标签的情况下对文本分组？新课讲授（35分钟）文本聚类的基本概念（8分钟）K-means聚类算法原理（12分钟）层次聚类和DBSCAN算法（10分钟）聚类结果评价方法（5分钟）应用讨论（8分钟）分析文本聚类在信息检索、推荐系统等领域的应用讨论聚类与分类的区别和联系课时小结（2分钟）强调无监督学习的特点介绍后续实验安排第3课时（实验）：垃圾短信分类项目实战实验准备（5分钟）准备垃圾短信数据集检查开发环境和所需库项目讲解（15分钟）分析垃圾短信分类的业务背景介绍项目整体流程和技术路线演示关键代码段学生实践（65分钟）数据读取和预处理（15分钟）文本分词和特征提取（20分钟）模型训练和预测（20分钟）结果评估和分析（10分钟）实验总结（5分钟）分析实验结果和模型性能讨论可能的改进方法第4课时（实验）：新闻文本聚类项目实战实验准备（5分钟）准备新闻文本数据集回顾聚类算法要点项目讲解（15分钟）分析新闻聚类的应用价值演示聚类项目的实现流程讲解聚类结果的可视化方法学生实践（65分钟）新闻文本预处理（15分钟）TF-IDF特征提取（15分钟）K-means聚类实现（20分钟）聚类结果分析和优化（15分钟）成果展示（5分钟）学生展示聚类结果分享实验心得和发现7.实验/实践设计实验一：垃圾短信分类实验目的掌握朴素贝叶斯分类器的使用方法学会文本预处理和特征工程技术理解分类模型的评价指标实验内容加载和分析垃圾短信数据集进行中文分词和停用词过滤构建TF-IDF特征向量训练MultinomialNB分类器模型评估和性能分析实验步骤导入所需的Python库读取短信数据并进行预处理使用jieba进行中文分词构建词频矩阵和TF-IDF特征划分训练集和测试集训练朴素贝叶斯分类器评估模型性能并分析结果预期结果实现准确率在90%以上的垃圾短信分类器理解文本分类的完整流程掌握模型评估的方法核心代码示例：

#导入必要库

importjieba

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

#文本预处理函数

deftokenize(text):

returnlist(jieba.cut(text))

#构建TF-IDF向量

tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize)

X=tfidf_vectorizer.fit_transform(texts)

#训练朴素贝叶斯分类器

clf=MultinomialNB()

clf.fit(X_train,y_train)实验二：新闻文本聚类实验目的掌握K-means聚类算法的实现学会聚类结果的评价方法理解无监督学习的特点实验内容读取多类别新闻文本数据进行文本预处理和特征提取使用K-means算法进行聚类分析聚类结果和调优参数可视化聚类效果实验步骤加载新闻文本数据集文本分词和停用词处理计算TF-IDF特征矩阵选择合适的聚类数K训练K-means聚类模型评估聚类效果分析和解释聚类结果预期结果成功将新闻文本聚类成不同主题理解聚类算法的工作原理掌握聚类结果的分析方法核心代码示例：

#导入聚类相关库

fromsklearn.clusterimportKMeans

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

#构建TF-IDF矩阵

tfidf=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(corpus)

#K-means聚类

kmeans=KMeans(n_clusters=4,random_state=0)

kmeans.fit(tfidf_matrix)

#获取聚类标签

labels=kmeans.labels_评价标准代码实现正确性（40%）实验结果分析质量（30%）参数调优和改进尝试（20%）实验报告完整性（10%）8.课后作业与拓展理论巩固作业完成课后选择题（1-5题）比较分析三种文本分类算法的优缺点总结文本聚类的主要应用场景绘制文本分类和聚类的流程图实践编程任务使用不同分类算法（SVM、决策树）重新实现垃圾短信分类尝试调整K-means的K值，观察聚类效果变化实现书籍文本聚类分析项目比较不同特征提取方法对分类效果的影响拓展阅读材料《机器学习》周志华，第3、9章BERT模型在文本分类中的应用层次聚类和DBSCAN算法详解文本挖掘技术发展综述思考讨论题为什么朴素贝叶斯算法在文本分类中效果很好？如何选择合适的聚类数量K？深度学习方法相比传统方法有什么优势？如何处理文本数据中的不平衡问题？9.教学评价过程评价课堂参与度（25%）：回答问题和讨论的积极性实验操作（40%）：编程实现和调试能力团队协作（20%）：小组实验的协作表现问题解决（15%）：遇到问题时的分析解决能力结果评价理论掌握（30%）：算法原理的理解程度编程能力（40%）：代码实现的质量和效率分析能力（20%）：对实验结果的分析深度创新思维（10%）：改进方法和创新想法评价标准优秀（90-100分）：算法原理理解透彻，编程实现优秀，结果分析深入，有创新思考良好（80-89分）：算法掌握较好，编程基本正确，分析较为全面中等（70-79分）：基本理解算法，编程需要指导，完成实验任务及格（60-69分）：理论理解不够深入，编程实现有困难，需要改进评价建议重视过程评价，关注学生的学习态度和进步鼓励学生尝试不同的算法和参数引导学生深入分析实验结果培养学生的批判性思维和创新能力10.教学反思教学效果自评学生对算法原理的理解程度如何编程实验的完成质量和效率学生对实际应用场景的认知课堂互动和参与的活跃度学生反馈记录记录学生对算法难度的反馈收集对实验项目设计的建议了解学生希望深入学习的内容总结学生遇到的主要技术问题改进措施根据学生基础调整算法讲解的深度优化实验项目的难度梯度增加更多实际应用案例完善代码注释和文档说明下次授课调整建议增加算法可视化演示提供更多样化的数据集加强参数调优的指导设计更多对比实验11.教学资源教材和参考书目主教材：《Python中文自然语言处理基础与实战》第二版，肖刚张良均，人民邮电出版社参考书：《机器学习》周志华，清华大学出版社《统计学习方法》李航，清华大学出版社《Python机器学习基础教程》AndreasC.Müller在线资源链接sklearn官方文档：/jieba分词库：/fxsjy/jieba机器学习实战案例集：/apachecn/MachineLearning文本分类竞赛数据集：/datasets开发环境和工具必需软件：Python3.11+、JupyterNotebook推荐IDE：PyCharm、VSCode、Spyder核心库：sklearn、jieba、pandas、numpy、matplotlib辅助工具：wordcloud、seaborn、plotly数据集和代码库垃圾短信数据：messages.csv（677291条短信记录）新闻文本数据：多类别新闻JSON文件停用词表：中文停用词列表完整代码：分类和聚类项目的完整实现算法参考表格算法类型算法名称适用场景主要参数分类算法MultinomialNB文本分类、垃圾邮件识别alpha（平滑