NLP07-朴素贝叶斯问句分类之数据集加载（1/3）
一、概述
数据集加载（Dataset Loading）是机器学习、自然语言处理（NLP）等领域中的一个重要步骤，指的是将外部数据（如文件、数据库、网络接口等）加载到程序中，以便进行后续处理、分析或模型训练。数据集加载通常是数据预处理的第一步，之后可能还会进行数据清洗、转换等处理。
（一）目的
数据集加载的主要目的是获取数据，将存储在外部来源（如文本文件、CSV文件、数据库、API等）中的信息导入到程序中，转换为适合处理的格式。
（二）步骤
（1）选择数据源
- 数据可以来自文件系统（如 .csv、.txt 文件）或远程数据库/API。
- 选择合适的数据源和格式（例如，CSV 格式适合结构化数据，JSON 格式适合层级数据）。
（2）加载数据
使用适当的库和函数将数据从文件或数据库中加载到内存中。常见的库包括：
- pandas：适用于 CSV、Excel、JSON 等格式的数据。（详见 库学习02-Pandas库）
- open()：适用于文本文件。 （本文使用）
- sqlite3：适用于从 SQLite 数据库加载数据。
（3）数据转换和格式化
- 数据加载后，可能需要将数据转换成合适的格式。例如，转换字符串为数值、日期格式化等。
- 可能需要将数据从列表转换为 DataFrame（例如使用 pandas），或者从字典转换为列表等。
二、数据集加载
目的：从一个文件夹中读取所有文本文件，提取每个文件的标签（从文件名中获取），然后将文件内容进行分词处理，并保存并返回为训练数据和标签。
（一）从文件夹读取文件列表
数据存储在不同的文本文件中，每个文件名中包含类别标签(如“question_1.txt"表示类别 1）。
这里定义一个读取文件列表的函数，作用是 遍历指定路径（source_path）下的所有文件，并返回两个列表：一个是文件名列表 file_name，另一个是文件路径列表 file_path_list。（os.walk函数的用法详见库学习03-os库（持续更新））
def get_file_list(source_path):
# 从文件夹读取到文件列表
file_path_list = []
file_name = []
walk = os.walk(source_path)
# print(walk)
for root, dirs, files in walk:
for name in files:
filepath = os.path.join(root, name)
file_name.append(name)
file_path_list.append(filepath)
# print(name)
# print(filepath)
# print("---")
return file_name, file_path_list（二） 遍历文件列表，获取数据
2.1 从文件名中用正则获取到标签
dir_name, file_name = os.path.split(file_item)
label_str = re.sub(r'\D', "", file_name)
- os.path.split 函数的用法详见库学习03-os库（持续更新）
- label_str = re.sub(r'\D', "", file_name)
提取标签：这一行通过正则表达式从文件名中提取出标签。具体来说：
- r'\D' 是一个正则表达式，表示“非数字字符”。
- re.sub(r'\D', "", file_name) 会将 file_name 中所有非数字字符替换为空字符串，从而提取出文件名中的数字部分。
- 例如，如果 file_name = "file12.txt"，则label_str = "12"
2.2 遍历每一行标签获取数据
if label_str.isnumeric(): # 判断是否是数字
label = int(label_str)
with (open(file_item, "r", encoding="utf-8")) as file:
lines = file.readlines()
for line in lines:
# print(line)
# 分词
word_list = list(jieba.cut(line))
train_x.append(" ".join(word_list))
train_y.append(label)代码重点解析：
文件操作块：
with open(file_item, "r", encoding="utf-8") as file: # 在这里可以操作文件，读取文件内容等
- with 是 Python 中的上下文管理器（Context Manager）。它通常用于管理需要显式清理的资源，比如文件、数据库连接、网络请求等。一大好处是它会自动管理资源，无需你显式地调用 file.close() 来关闭文件，减少了因忘记关闭文件而导致的资源泄露问题。
- as file：as file 是 with 语句中的一个关键部分，它为文件对象起了个别名 file。你可以在 with 语句块内部使用 file 来操作文件。
jieba分词：
word_list = list(jieba.cut(line)) train_x.append(" ".join(word_list)) train_y.append(label)
- jieba分词详见 jieba分词
- train_x存储每行的分词结果（列表形式）
- train_y存储该行对应的问句类别(如“question_1.txt"表示类别 1）
最终 train_x 和 train_y 大概长这样：
一个分词后的问句对应一个类别。
数据加载模块完整代码：
import os
import re
import jieba
from common import constant
def load_train_data():
train_x = []
train_y = []
question_dir = os.path.join(constant.DATA_DIR, "question")
# 从文件夹读取文件列表
file_name_list, file_path_list = get_file_list(question_dir)
# 遍历文件列表
for file_item in file_path_list:
# 从文件名中用正则获取到标签
# 拆分路径获取文件名
dir_name, file_name = os.path.split(file_item)
label_str = re.sub(r'\D', "", file_name)
# 读取每一行作为训练数据
if label_str.isnumeric():
label = int(label_str)
with (open(file_item, "r", encoding="utf-8")) as file:
lines = file.readlines()
for line in lines:
# print(line)
# 分词
word_list = list(jieba.cut(line))
train_x.append(" ".join(word_list))
train_y.append(label)
return train_x, train_y
def get_file_list(source_path):
# 从文件夹读取到文件列表
file_path_list = []
file_name = []
walk = os.walk(source_path)
# print(walk)
for root, dirs, files in walk:
for name in files:
filepath = os.path.join(root, name)
file_name.append(name)
file_path_list.append(filepath)
# print(name)
# print(filepath)
# print("---")
return file_name, file_path_list
if __name__ == "__main__":
""
# question_dir = os.path.join(constant.DATA_DIR, "question")
# get_file_list(question_dir)
load_train_data()