TÀI LIỆU HAY - CHIA SẺ KHÓA HỌC MIỄN PHÍ

Phân loại thư rác đã trở thành một vấn đề toàn cầu khi các email spam chiếm phần lớn trong hộp thư đến của chúng ta. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về phương pháp tiền xử lý dữ liệu văn bản để có thể sử dụng hệ thống Naive Bayes phân loại chính xác.

Các bước tiền xử lý dữ liệu để sử dụng hệ thống Naive Bayes:

Bước 1: Loại bỏ các ký tự đặc biệt và số

Trong email, chúng ta thường nhận được các ký tự đặc biệt hoặc các số không liên quan tới bản chất của email đó. Vì vậy, chúng ta cần loại bỏ chúng ra khỏi văn bản. Các ký tự đặc biệt như "@", ".", ",", ";", "'", "-", và số đều có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng các hàm trong python như re và string.punctuation.

Ví dụ:

```python
import re
import string

def remove_special_chars(text):
text = re.sub(r'\W+', ' ', text) # Loại bỏ các ký tự đặc biệt
text = re.sub(r'\d+', ' ', text) # Loại bỏ các số
text = text.translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)) # Loại bỏ các dấu chấm câu
return text
```

Bước 2: Loại bỏ stop words

Stop words là những từ phổ biến trong tiếng Anh như "the", "and", "a",... Chúng ta có thể loại bỏ những từ này ra khỏi văn bản vì chúng không mang ý nghĩa quan trọng trong quá trình phân loại. Để loại bỏ stop words, chúng ta cần sử dụng thư viện nltk (natural language toolkit).

```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords

def remove_stop_words(text):
words = nltk.word_tokenize(text)
words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('english')]
return ' '.join(words)
```

Bước 3: Chuyển đổi văn bản thành dạng chữ thường

Việc chuyển đổi thành dạng chữ thường sẽ giúp cho máy tính dễ dàng xử lý và đồng nhất các từ.

```python
def to_lower_case(text):
return text.lower()
```

Bước 4: Stemming

Stemming là quá trình chuyển từ về dạng gốc của nó. Ví dụ: từ "running" và "run" sẽ được chuyển về dạng "run". Việc stemming sẽ giúp cho quá trình phân loại chính xác hơn.

```python
from nltk.stem import PorterStemmer

def stemming(text):
stemmer = PorterStemmer()
words = nltk.word_tokenize(text)
words = [stemmer.stem(word) for word in words]
return ' '.join(words)
```

Kết luận:

Trên đây là các bước tiền xử lý dữ liệu để sử dụng hệ thống Naive Bayes trong việc phân loại thư rác. Khi đã xử lý dữ liệu, chúng ta có thể chuyển đổi văn bản đó thành các số để sử dụng Naive Bayes và bước này sẽ được thảo luận ở phần tiếp theo.