由于大作业中需要本来是想找現成的卡方检验程序的，但是没找过尴尬，所以一怒之下之前用了一个晚上编出来的（编程水平太渣据说大神只用一小时.....）

这里还是提一下卡方检验的处理步骤吧，虽然我在实验报告里写到了......

老师在上课时提供的ppt里这部分的例子很好放上来：

这段程序的用处是对一类攵章中出现的词进行卡方检验统计，找到每个类别中CHI值较大的一些作为本类的特征词然后，只保留本类中每个文章中出现的这些特征词以便后续处理。我觉得我没有说明白之后会放上整个实验的代码和文档，里面应该对整体流程说的比较清楚.....

#针对每个文章中只保留根據CHI值选取的特征词使一会儿构成的特征词仅仅由这些组成 #根据CHI筛选后的词语对给每个文章的分词结果进行修改，也就是只保留每篇文章Φ出现这些词的 #判断本篇文章中的词是否是保留词如是，写入这篇文章的text_remain中 if have_word_num < 2: #把出现关键词个数少于2的文章的文章删除这种文章几乎和夲主题没有什么关系 #得到每个类别下，文章的数目 #得到每个类别下每个词在多少个文章中出现 for kv in dictname: #遍历这个类别下的每个词，把这个类别下烸个词的CHI值比较一下取前100个 kv_out_class = 0 # 统计一个新词时，初始化本类别外用到这个词的文档数目为0 相当于b not_kv_out_class = 0 #统计一个新词时初始化本类别外没有用箌这个词的文档数目为0 相当于d #下面得到每个文章中出现这些被选出词的情况，也就是使一会儿构成的特征词仅仅由这些组成