面试题：Ruby实现简单文本分类

实现思路

文本预处理：
- 去除噪声：使用正则表达式去除文本中的HTML标签（如果输入文本包含HTML，使用Nokogiri等库解析并提取纯文本）、特殊字符、数字等。例如，用gsub方法去除HTML标签：
```
require 'nokogiri'
def remove_html_tags(text)
  doc = Nokogiri::HTML(text)
  doc.text
end
```
- 转换为小写：将所有文本转换为小写，方便后续处理。可以使用downcase方法：text = text.downcase。
- 分词：使用Ruby的split方法按空格对文本进行分词，也可以使用更专业的分词库如tokenizers。例如：words = text.split(' ')。
- 去除停用词：定义一个停用词列表（常见的如“the”“and”“is”等），然后从分词后的列表中去除这些停用词。
```
stopwords = %w(the and is in of to)
words = words - stopwords
```
特征提取：
- 词袋模型：构建一个词袋，统计每个词在文本中出现的次数。可以使用Ruby的Hash来实现，例如：
```
feature_vector = {}
words.each do |word|
  feature_vector[word] ||= 0
  feature_vector[word] += 1
end
```
- TF - IDF（词频 - 逆文档频率）：如果数据量较大，可以考虑使用TF - IDF来更准确地衡量词的重要性。计算每个词的TF值（词频）和IDF值（逆文档频率），然后相乘得到TF - IDF值。实现起来相对复杂，需要统计每个词在所有文档中的出现情况来计算IDF。
分类算法选择与实现：
- 朴素贝叶斯分类器：
  - 原理：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算每个类别下每个特征的概率，然后根据新文本的特征向量计算属于每个类别的概率，选择概率最高的类别作为分类结果。
  - 实现：
    - 首先，统计每个类别中文档的数量，以及每个类别中每个词出现的总次数。
    - 计算每个词在每个类别中的概率（拉普拉斯平滑避免概率为0）。
    - 对于新输入的文本，根据特征向量计算属于每个类别的概率，公式为$P(c|d)=\frac{P(d|c)P(c)}{P(d)}$，在实际计算中，$P(d)$可以忽略，因为对于所有类别是相同的，主要计算$P(d|c)P(c)$。
    - 例如，假设sports_docs和tech_docs分别是体育和科技类文档集合：
```
sports_count = sports_docs.size
tech_count = tech_docs.size
total_count = sports_count + tech_count
sports_prior = sports_count / total_count.to_f
tech_prior = tech_count / total_count.to_f
sports_word_count = {}
tech_word_count = {}
sports_docs.each do |doc|
  words = doc.split(' ')
  words.each do |word|
    sports_word_count[word] ||= 0
    sports_word_count[word] += 1
  end
end
tech_docs.each do |doc|
  words = doc.split(' ')
  words.each do |word|
    tech_word_count[word] ||= 0
    tech_word_count[word] += 1
  end
end
def classify(text, sports_word_count, tech_word_count, sports_prior, tech_prior)
  words = text.split(' ')
  sports_prob = sports_prior
  tech_prob = tech_prior
  words.each do |word|
    sports_prob *= (sports_word_count[word] || 1) / sports_word_count.values.sum.to_f
    tech_prob *= (tech_word_count[word] || 1) / tech_word_count.values.sum.to_f
  end
  sports_prob > tech_prob? 'Sports' : 'Tech'
end
```
- 支持向量机（SVM）：可以使用ruby - svm库来实现。SVM通过寻找一个最优超平面来分隔不同类别的数据点，使得两类数据点到超平面的间隔最大。实现时需要将预处理和特征提取后的文本数据转换为SVM库所需的格式，然后进行训练和预测。但SVM的训练过程相对复杂，计算量较大，对于大规模数据可能需要考虑性能优化。

在实际应用中，朴素贝叶斯分类器简单且在文本分类任务中通常能取得较好的效果，尤其是对于小规模数据集。如果数据量较大且计算资源充足，SVM等更复杂的算法可能会有更好的表现。

星途面试题库

面试题：Ruby实现简单文本分类

知识考点

面试题答案

实现思路