大家好，今天要介紹的是簡單的文本分析，主要內容會包含處理html標籤、jieba斷詞、TF-IDF轉換與Logistic Regression和svm，其實最繁瑣的功夫都下在了資料的預處理上，剩下的部分都是找演算法，交給電腦放肆奔跑的過程了。
這次採用資料集是鏗鏗老師的學會學課程，抓取了2017~2021中課程各章節的討論區資料，保留了2021其中一個學期的資料做為Validation set，先給各位看一下目前的資料狀態。
發現message中的資料長得很醜，裡面有很多透過爬蟲取得的html標籤，待會會將文本進行處理，我們先將是否為熱門文章的標籤新增上去。
經過簡單計算發現瀏覽數的平均數為34，標準差44；留言數平均數則是0.4，標準差為0.99，我選擇了大於平均值兩倍標準差做為熱門文章的根據，插入[hit]欄位並根據上述方式訂下標籤內容。
透過上述程式碼可以輕鬆的移除html標籤，也可在程式碼內部增加、移除或置換其他符號內容。下一步便是進行斷詞過程。
上面的程式碼不只有斷詞，一開始還有進行除去停止詞的動作，可以在與專案檔案同個目錄中的資料夾新增stopWord.txt的檔案，並在檔案內用分行的方式新增停止詞如：我、妳、他、在、不、Youtube等等，在迴圈中會自動將這些字詞移除，透過上述資料處理的過程，我們得出最後的資料型態如下
接著透過TF-IDF將文本內容轉換為字頻數值，並分別透過羅吉斯迴歸與SVM建立模型並預測測試集資料是否為熱門文章。
結論，發現兩種演算法預測準確度都超過90%(灑花)，但其實仔細查看資料會發現，絕大部的資料都是不會成為熱門文章的，即使電腦全都預測成非熱門文章，也會有(1288-97)(全部資料-熱門文章資料)/1288(全部資料)=92%的準確度，又遇到了資料不平衡的問題，而關於文本的oversampling也有許多辦法，未來文章也會提及相關作法。
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