Python 1行代码实现文本分类(实战笔记),含代码详细说明及运行结果

一、详细说明及代码 tc.py

=================================================================


#coding=utf-8
__author__ = 'huangzhi'

#pip install textblob #需要安装
#python -m textblob.download_corpora #需要安装

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier
from textblob import TextBlob
import pickle #训练数据
train = [
('ACACIA 骑行 服 套装 男 抓绒 长袖 山 车 秋冬 自行车 服 装备 骑行 裤 长裤', '服装'),
('自行车 行车 货架 货架 单车 货架 自行 自行车 行车 装备', '自行车配件'),
('acacia 骑行 裤 长裤 夏季 骑行 服饰 透气 防晒 自行车 裤 春秋 防风 裤', '服装'),
('ACACIA 自行车 LED 尾灯 骑行 警示灯 鞍座 灯 坐垫 灯 山 车 配件 尾灯', '自行车配件'),
('秋冬 加厚 打底 底裤 黑色 弹力 紧身 女裤 铅笔 裤子', '服装'),
('自行车 把 套 副 把 人体工学 把 套 羊角 把 套 套装 骑行 装备 山 车 配件', '自行车配件'),
("ACACIA 自行车 LED 尾灯 山 车 警示灯 骑行 车尾灯 自行车 装备 配件", '自行车配件'),
('acacia 山 车 挡泥板 山 自行车 挡泥板 挡雨板 快 拆 加长 全包 挡泥 配件', '自行车配件'),
('彩宝莉 春秋季 睡衣 女 长袖 长裤 针织 棉 可爱 卡通 pink 家居服 套装', '服装'),
("男士 保暖 裤加绒 秋冬 棉裤 男 绒裤 加厚 男士 打 底裤 冬 紧身 秋裤 单件 毛裤", '服装'),
('可外 穿 夏季 情侣 睡衣 女 格子裙 纯棉 短袖 家居服 套装 男士 全棉 夏款', '服装'),
('自行车 码表 磁头 扁 辐条 圆 辐条 磁头 码表 山 车 测速器 磁铁 强力', '自行车配件')
] #测试用例
test = [
('新款 纯棉 夏季 短袖 睡衣 蕾丝 可爱 爱家 家居 家居服 套装', '服装'),
('ACACIA 自行车 多功能 组合 工具 山 车 修车 工具 骑行 带 截连器 修车 套装', '自行车配件'),
("屏幕 自行车 码表 夜光 防水 温度 骑行 码表 有线 骑行 装备", '自行车配件'),
("秋冬 加厚 打底 底裤 黑色 弹力 紧身 女裤 铅笔 裤子", '服装'),
('秋季 新款 打底 底裤 蕾丝 仿皮 铅笔 长裤 裤子', '服装'),
("自行 自行车 行车 条形 彩色 支架 防盗 防盗锁 电动 电动车 动车 锁具 钢丝 骑行 行装 装备", '自行车配件')
] #训练
cl = NaiveBayesClassifier(train) # 文本分类
print(cl.classify("屏幕 自行车 码表 夜光 防水 温度 骑行 码表 有线 骑行 装备")) # "自行车配件"
print(cl.classify("男士 保暖 裤加绒 秋冬 棉裤 男 绒裤 加厚 男士 打 底裤 冬 紧身 秋裤 单件 毛裤")) # "服装"

# 段落分类
blob = TextBlob("奶奶的 一大早 我的 自行车 坐垫 破了. 赶紧 叫 小明 穿上 他的 新款 打底裤. "
"小明 骑上 他的 自行车 帮我买 自行车 坐垫.", classifier=cl) print(blob.classify()) for sentence in blob.sentences:
print(sentence) #段落中的句子
print(sentence.classify()) #句子分类

# 测试用例的精度
print("Accuracy: {0}".format(cl.accuracy(test)))
#
# 显示10条对比信息
cl.show_informative_features(10) #模型保存
f = open('D:/pyfenlei/Text_Classification/huangzhicl1.pickle', 'wb')
pickle.dump(cl, f)
f.close() #加载模型
f = open('D:/pyfenlei/Text_Classification/huangzhicl1.pickle', 'rb')
hzcl = pickle.load(f)
f.close() #用加载的模型测试用例数据
print("Accuracy: {0}".format(hzcl.accuracy(test)))

=================================================================

二、运行结果如下:

D:\Programs\Python\Python36-64\python.exe D:/pyfenlei/Text_Classification/tc1.py

自行车配件

服装

自行车配件

奶奶的 一大早 我的 自行车 坐垫 破了.

自行车配件

赶紧 叫 小明 穿上 他的 新款 打底裤.

服装

小明 骑上 他的 自行车 帮我买 自行车 坐垫.

自行车配件

Accuracy: 1.0

Most Informative Features

             contains(山) = False              服装 : 自行车配件  =      3.7 : 1.0

             contains(车) = False              服装 : 自行车配件  =      3.7 : 1.0

             contains(山) = True            自行车配件 : 服装     =      3.7 : 1.0

             contains(车) = True            自行车配件 : 服装     =      3.7 : 1.0

           contains(自行车) = True            自行车配件 : 服装     =      2.6 : 1.0

            contains(配件) = False              服装 : 自行车配件  =      2.6 : 1.0

            contains(装备) = True            自行车配件 : 服装     =      2.3 : 1.0

            contains(套装) = True               服装 : 自行车配件  =      2.3 : 1.0

            contains(秋冬) = False           自行车配件 : 服装     =      1.9 : 1.0

            contains(长裤) = False           自行车配件 : 服装     =      1.9 : 1.0

Accuracy: 1.0





Process finished with exit code 0

三、保存模型

f = open('D:/pyfenlei/Text_Classification/huangzhicl1.pickle', 'wb')
pickle.dump(cl, f)
f.close()

四、加载模型并用测试数据进行预测

f = open('D:/pyfenlei/Text_Classification/huangzhicl1.pickle', 'rb')
hzcl = pickle.load(f)
f.close() #用加载的模型测试用例数据
print("Accuracy: {0}".format(hzcl.accuracy(test)))

本人原创,未经许可,可随意转载

Python 1行代码实现文本分类(实战笔记),含代码详细说明及运行结果的更多相关文章

  1. 文本分类实战(十)—— BERT 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  2. 文本分类实战(八)—— Transformer模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  3. 文本分类实战(六)—— RCNN模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  4. 文本分类实战(五)—— Bi-LSTM + Attention模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  5. 文本分类实战(四)—— Bi-LSTM模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  6. 文本分类实战(二)—— textCNN 模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  7. 文本分类实战(九)—— ELMO 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  8. 文本分类实战(七)—— Adversarial LSTM模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  9. 文本分类实战(三)—— charCNN模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

随机推荐

  1. 2018.08.31 bzoj1419 Red is good(期望dp)

    描述 桌面上有R张红牌和B张黑牌,随机打乱顺序后放在桌面上,开始一张一张地翻牌,翻到红牌得到1美元,黑牌则付 出1美元.可以随时停止翻牌,在最优策略下平均能得到多少钱. 输入 一行输入两个数R,B,其 ...

  2. winform 按键控制

    用ADSW来控制前后左右,J表示开火,J不能连续按 _+表示速度档位. DateTime _LastPress = DateTime.MinValue; Keys _PrevKey = Keys.No ...

  3. C++/C头文件 .h和 .c

    在C语言家族程序中,头文件被大量使用.一般而言,每个C++/C程序通常由头文件(header files)和定义文件(definition files)组成.头文件作为一种包含功能函数.数据接口声明的 ...

  4. spring的IOC/DI功能实践

    一.写在前面: 做这个Demo主要是为了能够更好的理解Spring的原理,看再多的文章,听再多的讲解最终都最好自己去实现一遍,可以将Spring的功能分块实现,最终自然比较容易将各个功能组合起来. 这 ...

  5. JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat, hprof使用详解

    JDK本身提供了很多方便的JVM性能调优监控工具,除了集成式的VisualVM和jConsole外,还有jps.jstack.jmap.jhat.jstat等小巧的工具,本博客希望能起抛砖引玉之用,让 ...

  6. C语言 fread()与fwrite()函数说明与示例

    1.作用 读写文件数据块. 2.函数原型 (1)size_t fread ( void * ptr, size_t size, size_t count, FILE * stream ); 其中,pt ...

  7. visual studio 2015 rc &cordova -hello world

    初始环境,用来看看书,电影,上上网的win8,所以一切从头开始. 1,首先还是装visual studio 2015  rc吧,目前只放出在线安装,所以要很长很长时间.不过有新闻说很快要实现中国网友至 ...

  8. 取Mac地址

    uses Nb30; //一般用默认的 0 就可以了 ):string; var ncb : TNCB; {NetBios控制块} AdapterS : TAdapterStatus; {网卡状态结构 ...

  9. Delphi Dll 动态调用例子(3)-仔细看一下

    http://blog.163.com/bxf_0011/blog/static/35420330200952075114318/ Delphi 动态链接库的动态和静态调用 为了让人能快速的理解 静态 ...

  10. GeoServer中配置GeoWebCache切片缓存目录

    war版的GeoServer中,默认情况下,GeoWebCache切片会缓存在C盘某目录下.该目录比较隐蔽,并且随着切片缓存的增多,所占空间也会越来越大,所以建议手动配置其切换缓存目录. 配置方式:在 ...