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
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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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
- Django入门指南-第7章:模板引擎设置(完结)
http://127.0.0.1:8000/ <!--templates/home.html--> <!DOCTYPE html> <html> <head& ...
- Django(3)
https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/7429279.html
- 用node.js写个在Bash上对字符串进行Base64或URL的encode和decode脚本
一:自己这段时间经常要用到Base64编码和URL编码,写个编译型语言有点麻烦干脆就用node.js弄了个,弄好后在/etc/profile里加上alias就能完成工具的配置,先上代码: functi ...
- string转换成char*
string 是c++标准库里面其中一个,封装了对字符串的操作 把string转换为char* 有3中方法: 1.data 如: string str="abc"; char *p ...
- OpenGl 绘制一个立方体
OpenGl 绘制一个立方体 为了绘制六个正方形,我们为每个正方形指定四个顶点,最终我们需要指定6*4=24个顶点.但是我们知道,一个立方体其实总共只有八个顶点,要指定24次,就意味着每个顶点其实重复 ...
- spring mvc + velocity 搭建实例程序maven版本并且使用的是tomcat容器而不是jetty(step by step)
笔者最近在学习spring mvc 查了很多资料,但用jsp的居多,但项目中需要用velocity,所以说就学习了一下,现将所查资料以及搭建过程陈述如下,供需要的人参考 1.楼主用的是eclipse+ ...
- 解决由AJAX请求时forms认证实效的重新认证问题
前言: 当用AJAX请求一个资源时,服务器检查到认证过期,会重新返回302,通过HTTP抓包,是看到请求了登录页面的,但是JS是不会进行跳转到登录页面. 使用环境: ASP.NET MVC 4 JQU ...
- linux系统编程之管道(三):命令管道(FIFO)
一,匿名管道PIPE局限性 管道的主要局限性正体现在它的特点上: 只支持单向数据流: 只能用于具有亲缘关系的进程之间: 没有名字: 管道的缓冲区是有限的(管道制存在于内存中,在管道创建时,为缓冲区分配 ...
- c# list修改某一个属性的值
public class info() { public string name{get;set;} public string age{get;set;} } list<info> li ...
- image的关闭和开启
image1.gameObject.SetActive(true);开启image,image1.gameObject.SetActive(false);关闭image,可以用事件或者button开启 ...