python中文文本分类
一，中文文本分類流程：
二，具體實(shí)現(xiàn)
1.1 打標(biāo)簽：
對評論數(shù)據(jù)打好標(biāo)簽，這里將汽車評論數(shù)據(jù)分為正面和負(fù)面兩類。假設(shè)負(fù)面標(biāo)簽為0，正面標(biāo)簽為1.
1.2 整理數(shù)據(jù)集：
一般可分為訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測試集。為什么要這么分，這篇博文給了淺顯的解釋：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的意義本試驗(yàn)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集兩類。
1.3 得到訓(xùn)練集預(yù)料庫：
例如，訓(xùn)練集文本的路徑：train_data/train_positive.xlsx , train_data/train_negtive.xlsx…
1.4 得到測試集語料庫：
例如，測試集文本的路徑：test_data/test_negtive.xlsx , test_data/test_positive.xlsx…
2 中文分詞
2.1 概述
第1節(jié)預(yù)處理中的語料庫都是沒有分詞的原始語料（即連續(xù)的句子，而后面的工作需要把文本分為一個(gè)個(gè)單詞），現(xiàn)在需要對這些文本進(jìn)行分詞，只有這樣，才能在基于單詞的基礎(chǔ)上，對文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示。
中文分詞有其特有的難點(diǎn)（相對于英文而言），最終完全解決中文分詞的算法是基于概率圖模型的條件隨機(jī)場（CRF），CRF的原理我們不細(xì)說了，直接調(diào)用中文分詞的工具，這里用的是python第三方分詞庫jieba(所采用的算法就是條件隨機(jī)場)
關(guān)于分詞庫的更多討論可以參考這篇文章：python分詞工具推薦
2.2 jieba分詞簡述
首先講解jieba分詞使用方法（詳細(xì)的和更進(jìn)一步的，可以參考jieba分詞原理
jieba.cut 方法接受三個(gè)輸入?yún)?shù): 需要分詞的字符串；cut_all 參數(shù)用來控制是否采用全模式；HMM 參數(shù)用來控制是否使用 HMM 模型 jieba.cut_for_search 方法接受兩個(gè)參數(shù)：需要分詞的字符串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用于搜索引擎構(gòu)建倒排索引的分詞，粒度比較細(xì) 待分詞的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建議直接輸入 GBK 字符串，可能無法預(yù)料地錯(cuò)誤解碼成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的結(jié)構(gòu)都是一個(gè)可迭代的 generator，可以使用 for 循環(huán)來獲得分詞后得到的每一個(gè)詞語(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定義分詞器，可用于同時(shí)使用不同詞典。jieba.dt 為默認(rèn)分詞器，所有全局分詞相關(guān)函數(shù)都是該分詞器的映射。實(shí)例代碼：
import jiebaseg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學(xué)", cut_all=True) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式seg_list = jieba.cut("我來到北京清華大學(xué)", cut_all=False) print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精確模式seg_list = jieba.cut("他來到了網(wǎng)易杭研大廈") # 默認(rèn)是精確模式 print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明碩士畢業(yè)于中國科學(xué)院計(jì)算所，后在日本京都大學(xué)深造") # 搜索引擎模式 print(", ".join(seg_list)) 輸出: 【全模式】: 我/ 來到/ 北京/ 清華/ 清華大學(xué)/ 華大/ 大學(xué)【精確模式】: 我/ 來到/ 北京/ 清華大學(xué)【新詞識別】：他, 來到, 了, 網(wǎng)易, 杭研, 大廈 (此處，“杭研”并沒有在詞典中，但是也被Viterbi算法識別出來了)【搜索引擎模式】： 小明, 碩士, 畢業(yè), 于, 中國, 科學(xué), 學(xué)院, 科學(xué)院, 中國科學(xué)院, 計(jì)算, 計(jì)算所, 后, 在, 日本, 京都, 大學(xué), 日本京都大接下來，我們要通過python編程，來將1.3節(jié)中的 ./train_data/原始訓(xùn)練語料庫和1.4節(jié)中的./test_data/原始測試語料庫進(jìn)行分詞，分詞后保存的路徑可以設(shè)置為：./train_data_seg/和./test_data_seg/
代碼如下，思路很簡單，就是將excel里面的評論數(shù)據(jù)一條一條取出來保存到DataFrame中，然后遍歷DataFrame中的文本數(shù)據(jù)，將每個(gè)文本依次進(jìn)行分詞之后保存到對應(yīng)路徑。
# encoding = utf-8import sys import os import jieba import jieba.analyse import pandas as pd import xlrd import importlib from pandas import DataFrame from sklearn.datasets.base import Bunch ''' #全模式 seg_list = jieba.cut("我是一位小仙女", cut_all = True) print("Full Mode:" + "/".join(seg_list))#精確模式,cut_all 屬性不寫的話也是默認(rèn)精確模式 seg_list = jieba.cut("DX7 Prime是國產(chǎn)汽車SUV由內(nèi)到外最上乘的！", cut_all= False) print("Default Mode：" + "/".join(seg_list)) '''#保存至文件 def savefile(savepath, content):with open(savepath, "wb") as fp:fp.write(content.encode("utf-8"))# 讀取文件 def readfile(path):with open(path , 'rb') as fp:content = fp.read()return content#讀取Excel中的文件 def read_excel(path):df = pd.read_excel(path)return df#搜索引擎模式，對數(shù)據(jù)集做分詞切分 def data_segment(df):list=[]for item in df :seg = jieba.cut_for_search(item)seg_str = " ".join(seg)list.append(seg_str)dff = pd.DataFrame(list, columns=["context"])return dffdef text_segment(df, seg_path ):"""corpus_path是未分詞預(yù)料庫的路徑seg_path是分詞后語料庫的路徑"""list =[]i = 1if not os.path.exists(seg_path):os.makedirs(seg_path)for item in df:seg =jieba.cut(item)seg_str =",".join(seg)class_path = str(i)+".txt"savefile(seg_path + class_path, "".join(seg_str))i+=1if __name__ == "__main__":#訓(xùn)練集df_positive = pd.read_excel('train_data/train_positive.xlsx')seg_path1 = "./train_data_seg/1/" # 分詞后分類語料庫路徑df_positive_segment = text_segment(df_positive['context'], seg_path1)df_negtive = pd.read_excel('train_data/train_negtive.xlsx')seg_path0 = "./train_data_seg/0/" #分詞后分類預(yù)料庫的路徑df_negtive_segment = text_segment(df_negtive['context'], seg_path0)#df_negtive_segment = data_segment(df_negtive['context'])#測試集test_positive = pd.read_excel('test_data/test_positive.xlsx')seg_test_path1 = "./test_data_seg/1/" #分詞后分類語料庫路徑test_positive_segment = text_segment(test_positive['context'] ,seg_test_path1)test_negtive = pd.read_excel('test_data/test_negtive.xlsx')seg_test_path0 = "./test_data_seg/0/" #分詞后分類語料庫路徑test_negtive_segment = text_segment(test_negtive['context'] , seg_test_path0)現(xiàn)在，我們已經(jīng)得到了分詞后的訓(xùn)練集語料庫和測試集語料庫，下面我們要把這兩個(gè)數(shù)據(jù)集表示為變量，從而為下面程序調(diào)用提供服務(wù)。我們采用的是Scikit-Learn庫中的Bunch數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示這兩個(gè)數(shù)據(jù)集。
首先來看看Bunch:，通俗的說：
Bunch這玩意兒，其實(shí)就相當(dāng)于python中的字典。你往里面?zhèn)魇裁?#xff0c;它就存什么。
接下來，讓我們看看的我們的數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）有哪些信息：
1，類別，也就是所有分類類別的集合，即我們./train_data_seg/和./test_data_seg/下的所有子目錄的名字。我們在這里不妨把它叫做target_name（這是一個(gè)列表）2，文本文件名。例如./train_data_seg/0/1.txt，我們可以把所有文件名集合在一起做一個(gè)列表，叫做filenames3，文本標(biāo)簽（就是文本的類別），不妨叫做label（與2中的filenames相對應(yīng)）例如2中的文本“1.txt”在./train_data_seg/0/目錄下，則它的標(biāo)簽就是0。文本標(biāo)簽與1中的類別區(qū)別在于：文本標(biāo)簽集合里面的元素就是1中類別，而文本標(biāo)簽集合的元素是可以重復(fù)的，因?yàn)?/train_data_seg/0/目錄下有好多文本，不是嗎？相應(yīng)的，1中的類別集合元素顯然都是獨(dú)一無二的類別。4，文本內(nèi)容（contens）。上一步代碼我們已經(jīng)成功的把文本內(nèi)容進(jìn)行了分詞，并且去除掉了所有的換行，得到的其實(shí)就是一行詞袋。那么，用Bunch表示，就是：
from sklearn.datasets.base import Bunch
bunch = Bunch(target_name=[],label=[],filenames=[],contents=[])
我們在Bunch對象里面創(chuàng)建了有4個(gè)成員：
target_name：是一個(gè)list，存放的是整個(gè)數(shù)據(jù)集的類別集合。
label：是一個(gè)list，存放的是所有文本的標(biāo)簽。
filenames：是一個(gè)list，存放的是所有文本文件的名字。
contents：是一個(gè)list，分詞后文本文件（一個(gè)文本文件只有一行）
代碼實(shí)現(xiàn)：
3，結(jié)構(gòu)化表示–向量空間模型
在第2節(jié)中，我們對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分詞處理，并且通過綁定為Bunch數(shù)據(jù)類型，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集的變量表示。詞向量并沒有清晰的概念，簡單來講，詞向量就是詞向量空間里面的一個(gè)向量。這里有一篇非常棒的文章《Deep Learning in NLP （一）詞向量和語言模型》
你可以類比為三維空間里面的一個(gè)向量，例如：
如果我們規(guī)定詞向量空間為：（我，喜歡，相國大人），這相當(dāng)于三維空間里面的（x，y，z）只不過這里的x，y，z的名字變成了“我”，“喜歡”，“相國大人”
現(xiàn)在有一個(gè)詞向量是：我 喜歡 喜歡相國大人
表示在詞向量空間中就變?yōu)?#xff1a;（1,2,1），歸一化后可以表示為：（0.166666666667 0.333333333333 0.166666666667）表示在剛才的詞向量空間中就是這樣：
接下來我們要做的，就是把所有這些詞統(tǒng)一到同一個(gè)詞向量空間中。
為了節(jié)省空間，我們首先將訓(xùn)練集中每個(gè)文本中一些垃圾詞匯去掉。所謂的垃圾詞匯，就是指意義模糊的詞，或者一些語氣助詞，標(biāo)點(diǎn)符號等等，通常他們對文本起不了分類特征的意義。這些垃圾詞匯我們稱之為停用詞。把所有停用詞集合起來構(gòu)成一張停用詞表格，這樣，以后我們處理文本時(shí)，就可以從這個(gè)根據(jù)表格，過濾掉文本中的一些垃圾詞匯了。
下面的程序，目的就是要將訓(xùn)練集所有文本文件統(tǒng)一到同一個(gè)詞向量空間中。
下面的一節(jié)主要目標(biāo)是希望得到兩個(gè)東西：
1.詞典（單詞和單詞對應(yīng)的序號）
2.權(quán)重矩陣tdm，其中，權(quán)重矩陣是一個(gè)二維矩陣，tdm[i][j]表示，第j個(gè)詞（即詞典中的序號）在第i個(gè)類別中的IF-IDF值（下文有講解）。
事實(shí)上，tdm的每一列都是一個(gè)單詞在各個(gè)類別中的全職。我們把這每一列當(dāng)作詞向量。
4，權(quán)重策略–TF-IDF
什么是TF-IDF?今后有精力我會在這里更新補(bǔ)充，現(xiàn)在，先給你推薦一篇非常棒的文章《使用scikit-learn工具計(jì)算文本TF-IDF值》
下面，我們假定你已經(jīng)對TF-IDF有了最基本的了解。請你動動你的小腦袋瓜想一想，我們把訓(xùn)練集文本轉(zhuǎn)換成了一個(gè)TF-IDF詞向量空間，姑且叫它為A空間吧。那么我們還有測試集數(shù)據(jù)，我們以后實(shí)際運(yùn)用時(shí)，還會有新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)顯然也要轉(zhuǎn)到詞向量空間，那么應(yīng)該和A空間為同一個(gè)空間嗎？
是的。
即使測試集出現(xiàn)了新的詞匯（不是停用詞），即使新的文本數(shù)據(jù)有新的詞匯，只要它不是訓(xùn)練集生成的TF-IDF詞向量空間中的詞，我們就都不予考慮。這就實(shí)現(xiàn)了所有文本詞向量空間“大一統(tǒng)”，也只有這樣，大家才在同一個(gè)世界里。才能進(jìn)行下一步的研究。
下面的程序就是要將訓(xùn)練集所有文本文件（詞向量）統(tǒng)一到同一個(gè)TF-IDF詞向量空間中（或者叫做用TF-IDF算法計(jì)算權(quán)重的有權(quán)詞向量空間）。這個(gè)詞向量空間最終存放在train_word_bag/tfdifspace.dat中。
這段代碼你可能有點(diǎn)看不懂，因?yàn)槲夜烙?jì)你可能比較懶，還沒看過TF-IDF（盡管我剛才已經(jīng)給你推薦那篇文章了）。你只需要明白，它把一大坨訓(xùn)練集數(shù)據(jù)成功的構(gòu)建了一個(gè)TF-IDF詞向量空間，空間的各個(gè)詞都是出自這個(gè)訓(xùn)練集（去掉了停用詞）中，各個(gè)詞的權(quán)值也都一并保存了下來，叫做權(quán)重矩陣。
需要注意的是，你要明白，權(quán)重矩陣是一個(gè)二維矩陣，a[i][j]表示，第j個(gè)詞在第i個(gè)類別中的IF-IDF值（看到這里，我估計(jì)你壓根就沒去看那篇文章，所以你可能到現(xiàn)在也不知道 這是個(gè)啥玩意兒。。。）
請記住權(quán)重矩陣這個(gè)詞，代碼解釋中我會用到。
# -*- coding: UTF-8 -*-import os import sys from scikit_Bunch import Bunch from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerimport pickle#讀取文件 def _readfile(path):with open(path, "r" ,encoding="utf-8") as fp:content = fp.read()return content#讀取bunch對象 def _readbunchobj(path):with open(path, "rb" ) as file_obj:bunch = pickle.load(file_obj)return bunch#寫入bunch對象 def _writebunchobj(path, bunch_obj):with open(path, "wb") as file_obj:pickle.dump(bunch_obj, file_obj, 0)#這個(gè)函數(shù)用于創(chuàng)建TF-IDF詞向量空間 def Vector_Space(stopWords_path, bunch_path, space_path, train_tfidf_path = None):stopWords = _readfile(stopWords_path).splitlines() #讀取停用詞stopWords[0] = "？？？"bunch = _readbunchobj(bunch_path) #導(dǎo)入分詞后的詞向量bunch對象# 構(gòu)建tf-idf詞向量空間對象tfidfspace = Bunch(target_name=bunch.target_name, label=bunch.label, filenames=bunch.filenames, tdm=[], vocabulary={})'''與下面這2行代碼等價(jià)的代碼是：vectorizer=CountVectorizer()#構(gòu)建一個(gè)計(jì)算詞頻（TF）的玩意兒，當(dāng)然這里面不只是可以做這些transformer=TfidfTransformer()#構(gòu)建一個(gè)計(jì)算TF-IDF的玩意兒tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#vectorizer.fit_transform(corpus)將文本corpus輸入，得到詞頻矩陣#將這個(gè)矩陣作為輸入，用transformer.fit_transform(詞頻矩陣)得到TF-IDF權(quán)重矩陣看名字你也應(yīng)該知道：TfidfTransformer + CountVectorizer = TfidfVectorizer下面的代碼一步到位，把上面的兩個(gè)步驟一次性全部完成值得注意的是，CountVectorizer()和TfidfVectorizer()里面都有一個(gè)成員叫做vocabulary_(后面帶一個(gè)下劃線)這個(gè)成員的意義，與我們之前在構(gòu)建Bunch對象時(shí)提到的自己定義的那個(gè)vocabulary的意思是一樣的，只不過一個(gè)是私有成員，一個(gè)是外部輸入，原則上應(yīng)該保持一致。創(chuàng)建tfidfspace中定義的vocabulary就應(yīng)該被賦值為這個(gè)vocabulary_'''#構(gòu)建一個(gè)快樂地一步到位的玩意兒，專業(yè)一點(diǎn)兒叫做：使用TfidfVectorizer初始化向量空間模型#這里面有TF-IDF權(quán)重矩陣還有我們要的詞向量空間坐標(biāo)軸信息vocabulary_if train_tfidf_path is not None:trainbunch = _readbunchobj(train_tfidf_path)tfidfspace.vocabulary = trainbunch.vocabularyvectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopWords, sublinear_tf=True,max_df=0.5, vocabulary=trainbunch.vocabulary,analyzer='word',token_pattern=u"(?u)\\b\\w+\\b")# 此時(shí)tdm里面存儲的就是if-idf權(quán)值矩陣print(bunch.contents)#print("gggggggggg")tfidfspace.tdm = vectorizer.fit_transform(bunch.contents)'''stop_words：參數(shù)是用來傳入停用詞，以后我們獲得vocabulary_的時(shí)候，就會根據(jù)文本信息去掉停用詞得到sublinear_tf:計(jì)算tf值采用亞線性策略。比如，我們以前算tf是詞頻，現(xiàn)在用1+log(tf)來充當(dāng)詞頻。smooth_idf:計(jì)算idf的時(shí)候log(分子/分母)分母有可能是0，smooth_idf會采用log(分子/(1+分母))的方式解決。默認(rèn)已經(jīng)開啟，無需關(guān)心。norm:歸一化，我們計(jì)算TF-IDF的時(shí)候，是用TF*IDF，TF可以是歸一化的，也可以是沒有歸一化的，一般都是采用歸一化的方法，默認(rèn)開啟.max_df:有些詞，他們的文檔頻率太高了（一個(gè)詞如果每篇文檔都出現(xiàn)，那還有必要用它來區(qū)分文本類別嗎？當(dāng)然不用了呀），所以，我們可以設(shè)定一個(gè)閾值，比如float類型0.5（取值范圍[0.0,1.0]）,表示這個(gè)詞如果在整個(gè)數(shù)據(jù)集中超過50%的文本都出現(xiàn)了，那么我們也把它列為臨時(shí)停用詞。當(dāng)然你也可以設(shè)定為int型，例如max_df=10,表示這個(gè)詞如果在整個(gè)數(shù)據(jù)集中超過10的文本都出現(xiàn)了，那么我們也把它列為臨時(shí)停用詞。min_df:與max_df相反，雖然文檔頻率越低，似乎越能區(qū)分文本，可是如果太低，例如10000篇文本中只有1篇文本出現(xiàn)過這個(gè)詞，僅僅因?yàn)檫@1篇文本，就增加了詞向量空間的維度，太不劃算。當(dāng)然，max_df和min_df在給定vocabulary參數(shù)時(shí)，就失效了。'''else:vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stopWords, sublinear_tf=True, max_df=0.5, analyzer='word',token_pattern=u"(?u)\\b\\w+\\b")tfidfspace.tdm = vectorizer.fit_transform(bunch.contents)tfidfspace.vocabulary = vectorizer.vocabulary_print(tfidfspace)print("666666666666")_writebunchobj(space_path, tfidfspace)if __name__ == '__main__':#訓(xùn)練集stopword_path = "train_word_bag/stop_words.txt"#停用詞表的路徑bunch_path = "train_word_bag/train_set1.dat" #導(dǎo)入訓(xùn)練集Bunch的路徑space_path = "train_word_bag/tfdifspace.dat" # 詞向量空間保存路徑Vector_Space(stopword_path, bunch_path, space_path)#測試集bunch_path = "test_word_bag/test_set.dat" #導(dǎo)入測試集Bunch的路徑space_path = "test_word_bag/testspace.dat" #測試集詞向量保存路徑train_tfidf_path = "train_word_bag/tfdifspace.dat"Vector_Space(stopword_path, bunch_path, space_path , train_tfidf_path)上面的代碼運(yùn)行之后，會將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TF-IDF詞向量空間中的實(shí)例，保存在train_word_bag/tfdifspace.dat中，具體來說，這個(gè)文件里面有兩個(gè)我們感興趣的東西，一個(gè)是vocabulary，即詞向量空間坐標(biāo)，一個(gè)是tdm，即訓(xùn)練集的TF-IDF權(quán)重矩陣。
接下來，我們要開始第5步的操作，設(shè)計(jì)分類器，用訓(xùn)練集訓(xùn)練，用測試集測試。在做這些工作之前，你一定要記住，首先要把測試數(shù)據(jù)也映射到上面這個(gè)TF-IDF詞向量空間中，也就是說，測試集和訓(xùn)練集處在同一個(gè)詞向量空間（vocabulary相同），只不過測試集有自己的tdm，與訓(xùn)練集（train_word_bag/tfdifspace.dat）中的tdm不同而已。
同一個(gè)世界，同一個(gè)夢想。
至于說怎么弄，請看下節(jié)。
5，分類器
這里我們采用的是樸素貝葉斯分類器，今后我們會詳細(xì)講解它。
現(xiàn)在，你即便不知道這是個(gè)啥玩意兒，也一點(diǎn)不會影響你，這個(gè)分類器我們有封裝好了的函數(shù)，MultinomialNB，這玩意兒獲取訓(xùn)練集的權(quán)重矩陣和標(biāo)簽，進(jìn)行訓(xùn)練，然后獲取測試集的權(quán)重矩陣，進(jìn)行預(yù)測（給出預(yù)測標(biāo)簽）。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #導(dǎo)入多項(xiàng)式貝葉斯算法 from sklearn import metrics import pickle from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer#讀取bunch對象 def _readbunchobj(path):with open(path, "rb") as file_obj:bunch = pickle.load(file_obj)return bunch#導(dǎo)入訓(xùn)練集 trainpath = "train_word_bag/tfdifspace.dat" train_set =_readbunchobj(trainpath) print(train_set.tdm.shape)#導(dǎo)入測試集 testpath = "test_word_bag/testspace.dat" test_set = _readbunchobj(testpath) print(test_set.tdm.shape)# 訓(xùn)練分類器：輸入詞袋向量和分類標(biāo)簽，alpha:0.001 alpha越小，迭代次數(shù)越多，精度越高 clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(train_set.tdm, train_set.label)#之前報(bào)訓(xùn)練集和測試集維度不匹配，predict方法出錯(cuò)，百度搜到的解決辦法，然而并沒有什么鬼用的三行 # vectorizer = TfidfVectorizer() # fea_train = vectorizer.fit_transform(train_set) # fea_test = vectorizer.transform(test_set)#預(yù)測分類結(jié)果,輸出是測試訓(xùn)練集預(yù)測出來的標(biāo)簽列表 predicted = clf.predict(test_set.tdm)for flabel, file_name, expct_cate in zip(test_set.label, test_set.filenames, predicted):if flabel != expct_cate:print(file_name, ": 實(shí)際類別:", flabel, " -->預(yù)測類別:", expct_cate)# 計(jì)算分類精度： def metrics_result(actual, predict):print('精度:{0:.3f}'.format(metrics.precision_score(actual, predict, average='weighted')))print('召回:{0:0.3f}'.format(metrics.recall_score(actual, predict, average='weighted')))print('f1-score:{0:.3f}'.format(metrics.f1_score(actual, predict, average='weighted')))metrics_result(test_set.label, predicted)當(dāng)然，你也可以采用其他分類器，比如KNN
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的python中文文本分类的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 都说dlib是人脸识别的神器，那到底能不
- 下一篇： Python基础入门_3条件语句和迭代循