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准备数据：从文本中构建词向量
将句子转换为向量
该函数的的第一个变量返回的是词条切分的文档集合，数据来源为斑点犬爱好者留言板；classVec为类别标签的集合，有两类：侮辱性和非侮辱性，由人工标注，用于训练程序可以自动检测侮辱性留言。
创建一个包含在所有在文档中出现的不重复的列表，set函数可以输出一个无重复元素的词表，|用以求两个集合的并集。
输入参数为词汇表或某个文档，输出的是文档向量，向量的每一元素为1或0，分别表示单词在输入文档中是否出现。思路为：创建一个和词汇表等长的向量 ，向量元素都为0；然后遍历文档中的所有单词，若出现词汇表中的单词，则将输入的文档向量中的对应值设为1。
试运行结果如下：Python3对于格式要求很严格，编码规范得牢记！
可以得出，在postingList中第一个和第四个列表所拥有的元素，在整个文档中的位置。
即完成了单词向向量的转换。
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训练算法：从词向量计算概率
思路：w为词向量，i表示文本类别：侮辱或非侮辱，p(ci)为每类文档占总文档的比例,假设每个词向量相互独立，p(w|ci)=p(w0|ci)p(w1|ci)p(w2|ci)p(w3|ci)...p(wN|ci)
伪代码为：
计算每个类别中的文档数目
对每篇训练文档：
对每个类别：
如果词条出现在文档中→增加该词条的计数值
增加所有词条的计数值
对每个类别：
对每个词条：将该词条的数目除以总词条数目得到条件概率
返回每个类别的条件概率