一、要解决的问题
问题：常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录，我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判，合格或不合格。（同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。）
处理思路：我们人工对现有会议记录进行评判，标记合格或不合格，通过对这些记录的学习形成模型，学习算法仍采用二元分类的快速决策树算法，和上一篇文章不同，这次输入的特征值不再是浮点数，而是中文文本。这里就要涉及到文本特征提取。
为什么要进行文本特征提取呢？因为文本是人类的语言，符号文字序列不能直接传递给算法。而计算机程序算法只接受具有固定长度的数字矩阵特征向量(float或float数组)，无法理解可变长度的文本文档。
常用的文本特征提取方法有如下几种：
以上只是需要了解大致的含义，我们不需要去实现一个文本特征提取的算法，只需要使用平台自带的方法就可以了。
系统自带的文本特征处理的方法，输入是一个字符串，要求将一个语句中的词语用空格分开，英语的句子中词汇是天生通过空格分割的，但中文句子不是，所以我们需要首先进行分词操作，具体流程如下：
二、代码
代码整体流程和上一篇文章描述的基本一致，为简便起见，我们省略了模型存储和读取的过程。
先看一下数据集
代码如下：
三、代码分析
和上一篇文章中相似的内容我就不再重复解释了，重点介绍一下学习管道的建立。
首先，在进行文本特征转换之前，我们需要对文本进行分词操作，您可以对样本数据进行预处理，形成分词的结果再进行学习，我们没有采用这个方法，而是自定义了一个分词处理的数据处理管道，通过这个管道进行分词，其定义如下：
最后我们新建了两个对象进行实际预测：
预测结果如下：
四、调试
上一篇文章提到，当我们运行Transform方法时，会对所有记录进行转换，转换后的数据集是什么样子呢，我们可以写一个调试程序看一下。
通过对调试结果的分析，可以看到整个数据处理管道的工作流程。
