用机器学习怎么识别不可描述的网站

原标题:用机器学习怎么识别不可描述的网址

本章知识点:中文分词,向量空间模型,TF-IDF方法,文本分类算法和评价目的
采纳的算法:朴素的贝叶斯算法,KNN近些日子邻算法
python库:jieba分词,Scikit-Learning
本章指标:完成Mini的文本分类体系
本章主要教学文本分类的总体流程和有关算法

 转自:

(转 )十秒钟学习自然语言管理概述

作者:白宁超

2016年9月23日00:24:12

摘要:最近自然语言管理行业发展日新月异,市镇选择布满。作者学习以来写了广大稿子,小说深度档期的顺序各异,昨天因为某种需求,将稿子全体看了贰回做个整治,也得以称呼概述。关于那些难点,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其种种部分中度归纳梳理。(本文原创,转发评释出处十分钟学习自然语言处理概述 
)

全文大致3500字。读完大概须要下边这首歌的时日


第一什么是中文分词stop word?

1 什么是文本发掘?

文本发掘是消息开采的叁个商讨分支,用于基于文本新闻的学识发现。文本开采的计划干活由文本收罗、文本分析和特征修剪几个步骤组成。近期斟酌和行使最多的二种文本发掘本事有:文书档案聚类、文书档案分类和摘要收取。

前两日教授节,人工智能头条的某部精神法人代表粉群里,大家纷繁向那时为大家启蒙、给我们带来欢喜的导师们致以多谢之情。

2.1 文本发掘和文书分类的概念

1,文本开掘:指从大气的文书数据中抽出事先未知的,可精通的,最终可使用的文化的进度,同时采用那个文化更好的团队音讯以便现在参见。
差不离,正是从非结构化的公文中追寻知识的进度
2,文本发掘的分割领域:寻找和音讯找出(ILAND),文本聚类,文本分类,Web开掘,新闻抽取(IE),自然语言管理(NLP),概念提取。
3,文本分类:为客户给出的种种文书档案找到所属的不利种类
新萄京娱乐网址2492777,4,文本分类的应用:文本检索,垃圾邮件过滤,网页分层目录自动生成元数据,主题素材检查评定
5,文本分类的方法:一是依赖方式系统,二是分类模型


德文是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔开,而中文是以字为单位,句子中兼有的字连起来技艺描述贰个情趣。比如,丹麦语句子I
am a
student,用粤语则为:“笔者是几个学员”。Computer能够极粗略通过空格知道student是二个单词,但是不能够很轻松理解“学”、“生”三个字合起来才代表叁个词。把汉语的方块字类别切分成有意义的词,就是中文分词,某个人也称之为切词。作者是二个学生,分词的结果是:小编是 一个 学生。

2 什么是自然语言管理?

自然语言管理是Computer科学领域与人工智能领域中的三个第一方向。它切磋人与计算机之间用自然语言实行有效通讯的反驳和章程。融语言学、Computer科学、数学等于一体的没有错。
自然语言管理原理:格局化描述-数学模型算法化-程序化-实用化
话音的自动合成与识别、机译、自然语言领悟、人机对话、新闻寻找、文本分类、自动文摘等。

洋匈牙利人表示,他们的硬盘里,到现在还保留着那时她们上课时候的录制。有一对现行反革命网址上早就很难找到了,于是大家又纷纭开头互相交换跟随那个教授学习实施的心体面会。

2.2 文本分类项目

扶助中文分词和查找引擎新澳门萄京娱乐场官网,涉嫌与影响!

3 常用汉语分词?

汉语文本词与词之间未有像英语那样有空格分隔,由此非常多时候汉语文本操作都关系切词,这里整理了部分汉语分词工具。
Stanford(间接运用CTucsonF 的方法,特征窗口为5。) 

中文分词工具(个人推举)

北大语言云

得心应手分词

天神分词  ICTCLAS(中国中国科学技术大学学)中文词法深入分析种类 

IKAnalyzer(Luence项目下,基于java的) 

FudanNLP(南开高校)

新澳门萄京娱乐场官网 1

中文语言的公文分类手艺和流程:

1)预管理:去除文本的噪声音讯:HTML标签,文本格式调换
2)汉语分词:使用中文分词器为文本分词,并删除停用词
3)营造词向量空间:计算文本词频,生成文书的词向量空间
4 )
权重计策–TF-IDF方法:使用TF-IDF开掘特征词,并抽出为呈现文书档案主旨的表征
5)分类器:使用算法磨练分类器
6)评价分类结果:分类器的测验结果解析

中文分词到底对找出引擎有多大影响?对于找出引擎来讲,最珍视的并不是找到全体结果,因为在上百亿的网页中找到全部结果尚未太多的意义,未有人能看得完,最要害的是把最相关的结果排在最前方,那也称之为相关度排序。中文分词的纯粹与否,平日间接影响到对搜索结果的相关度排序。小编方今替朋友找一些有关东瀛和服的素材,在物色引擎上输入“和服”,获得的结果就意识了好多题目。

4 词性标记格局?句法解析方法?

规律描述:标记一篇小说中的句子,即语句标记,使用标明方法BIO标明。则观看体系X正是多个语言材质库(此处要是一篇小说,x代表小说中的每一句,X是x的聚集),标记体系Y是BIO,即对应X系列的鉴定识别,从而得以依靠条件可能率P(标记|句子),揣测出正确的句子标明。  

路人皆知,这里针对的是种类状态,即CWranglerF是用来标明或瓜分系列结构数据的可能率化结构模型,CENVISIONF能够当做无向图模型恐怕马尔科夫随机场。
 
用过CENVISIONF的都知道,C奥迪Q7F是三个行列标记模型,指的是把一个词连串的种种词打上贰个标志。日常经过,在词的左右开一个小窗口,根据窗口里面包车型大巴词,和待标明词语来贯彻特征模板的领取。最终通过特征的结缘决定供给打地铁tag是什么。

禅师最喜爱的中将

2.2.1 文本预管理:

文本管理的中坚职责:将非结构化的文件调换为结构化的款式,即向量空间模型

文本处理之前须求对两样体系的公文举行预处理

小谈:中文分词能力

5 命名实体识别?三种主流算法,C奥迪Q5F,字典法和交集方法  

1 CGL450F:在COdysseyF for Chinese
NE逍客这几个职分中,提取的风味许多是该词是不是为中夏族民共和国人名姓氏用字,该词是不是为华夏人名名字用字之类的,True
or
false的特征。所以二个保障的百家姓的表就老大关键呀~在国内专家做的无数实施中,效果最棒的人名可以F1推断达到十分七,最差的机关名到达85%。
 

2
字典法:在NE福睿斯中就是把每一种字都当开端的字放到trie-tree中查三遍,查到了不畏NE。汉语的trie-tree需求举办哈希,因为普通话字符太多了,不像斯拉维尼亚语就三十多个。
 

3
对六类差异的命名实体选拔不一致等的招数开展拍卖,例如对于人名,进行字级其余准绳几率总结。
  汉语:交大(语言云)上海金融学院    保加海牙语:stanfordNE翼虎等

新生禅师想起来,另一位造智能头条的精神法人代表粉群西方世界里,有人提到过她写了一篇Chat,利用
NLP 来甄别是普普通通网址和不足描述网站,还挺有一些意思,一同来拜候吧。

文本预管理的手续:

1,选择管理的文书的限制:整个文书档案或内部段落
2,塑造分类文本语言材料库:
锻炼集语言材质:已经分好类的公文财富。(文件名:train_corpus_small)
测量检验集语言材料:待分类的文本语料(本项指标测验语言材质随机选自磨练语言材质)(文件名:test_corpus)
3,文本格式转换:统一更改为纯文本格式。(注意难题:乱码)
4,检查测试句子边界:标识句子甘休

普通话分词手艺属于 自然语言拍卖本事层面,对于一句话,人方可经过协和的学问来精通怎么着是词,哪些不是词,但怎样让Computer也能清楚?其管理进程便是分词算法。

7 依照主动学习的中医文献句法识别研讨  

7.1 语言材质库知识?       

语言材料库作为三个依旧多少个应用目的而非常访谈的,有自然结构的、有表示的、可被Computer程序检索的、具备自然范围的语言材料的聚众。
   

语料库划分:① 时间分开② 加工深度划分:评释语言质感库和非评释语言材料库③
结构划分⑤ 语种划分⑥ 动态更新程度划分:参谋语言材料库和督察语言材质库    

语言材质库构建标准:①   代表性②   结构性③   平衡性④   规模性⑤  
元数据:元数据对       

语料标明的利害

①   优点: 商讨方便。可选拔、功用两种性、分析清楚。

②   短处:
语言材料不客观(手工业注脚准确率高而一致性差,自动可能机关注脚一致性高而准确率差)、标记不平等、正确率低

 7.2 条件随飞机场化解注脚难题?      

原则随飞机场用于系列注解,普通话分词、粤语人名识别和歧义务消防队解等自然语言管理中,表现出很好的功力。原理是:对给定的考查类别和标记连串,建构规范化可能率模型。条件随飞机场可用以不一样预测难点,其深造方法常常是宏大似然测度。
     

笔者爱中华,实行连串标记案例教学条件随飞机场。(准绳模型和总计模型难点)   

条件随飞机场模型也急需减轻多个为主难点:特征的抉择(表示第i个观察值为“爱”时,相对yi,yi-1的符号分别是B,I),参数练习和平消除码。
    

7.3 隐马尔可夫模型      

行使:词类标注、语音识别、局地句法分析、语块剖判、命名实体识别、新闻抽出等。应用于自然科学、工程本事、生物科技(science and technology)、公用工作、信道编码等四个领域。
  

马尔可夫链:在随便进度中,每一种语言符号的出现可能率不相互独立,每一个随机试验的脚下情状信赖于从前事态,这种链正是马尔可夫链。
  

多元马尔科夫链:记挂前三个语言符号对后一个语言符号出现可能率的震慑,那样得出的言语成分的链叫做一重马尔可夫链,也是二元语法。二重马尔可夫链,也是安慕希语法,三重马尔可夫链,也是四元语法
     

隐马尔可夫模型理念的四个难点 

主题材料1(似然度难题):给一个HMM λ=(A,B)
和一个观看比赛系列O,明确考察系列的似然度难点 P(O|λ) 。(向前算法消除)
         

主题材料2(解码难点):给定三个观看连串O和叁个HMM
λ=(A,B),找寻最棒的隐形状态连串Q。(Witt比算法消除)          

主题素材3(学习难题):给定三个观测系列O和一个HMM中的状态集结,自动学习HMM的参数A和B。(向前向后算法消除)

7.4 Viterbi算法解码      

思路:

1 计算时间步1的Witt比可能率

2 总结时间步2的Witt比可能率,在(1) 基础测算

3 总计时间步3的Witt比可能率,在(2) 基础测算

4 Witt比反向追踪路线         

Witt比算法与前进算法的分化:     

(1)维特比算法要在前头路线的概率中甄选最大值,而向前算准绳总计其总量,除了那一个之外,维特比算法和前进算法同样。
    

(2)Witt比算法有反向指针,寻觅藏身状态路线,而向前算法未有反向指针。
     

HMM和Witt比算法化解随机词类评释难点,利用Viterbi算法的普通话句法证明  

7.5 种类标记情势       参照上边词性标记    

7.6 模型评价格局      

模型:方法=模型+策略+算法   

模型难点关系:陶冶基值误差、测量检验模型误差、过拟合等难点。日常将学习方法对未知数据的展望技术称为泛化技能。

模型评价参数:      

正确率P=识别准确的数码/全体识别出的数码   

错误率 =识别错误的多寡/全体识别出的多寡   

精度=识别正确正的数目/识别正确的数目      

召回率奥迪Q7=识别正确的多少/全体不易的总的数量(识别出+识别不出的)   

F度量=2PR/(P+R)      

数量正负均衡相符正确率    数据不均切合召回率,精度,F衡量   

两种模型评估的方法:

K-折交叉验证、随机三遍抽样评估等    ROC曲线评价多个模型好坏  

互连网中蕴涵着海量的剧情新闻,基于那些新闻的掘进始终是相当多领域的探讨热门。当然分歧的天地急需的音讯并不均等,有的研讨要求的是文字音信,有的切磋供给的是图形音讯,有的商讨必要的是节奏消息,有的研商需求的是摄像新闻。

2.2.2 普通话分词介绍

1,中文分词:将贰其中华夏族民共和国字体系(句子)切分成两个单独的词(中文自然语言管理的宗旨难点)
2,汉语分词的算法:基于概率图模型的尺码随飞机场(CLANDF)
3,分词后文本的结构化表示:词向量空间模型,大旨模型,依存句法的树表示,PAJERODF的图表示
4,本项指标分词系统:选择jieba分词
5, jieba分词支持的分词格局:暗中认可切分,全切分,搜索引擎切分
6,jieba分词的代码见文件:对未分词语言材质库举行分词并悠久化对象到一个dat文件(创制分词后的语料文件:train_corpus_seg)

#coding=utf-8

import sys
import os
import jieba

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')    # 配置UTF-8输出环境

#定义两个函数,用于读取和保存文件

def savefile(savpath,content):   # 定义一个用于保存文件的函数
    fp = open(savepath,"wb")
    fp.write(content)
    fp.close()

def readfile(path):    # 定义一个用于读取文件的函数
    fp = open(path,"rb")
    content = fp.read()
    fp.close()
    return content    #函数返回读取的内容


# 以下是整个语料库的分词主程序

corpus_path = "train_corpus_small/"   # 未分词分类语料库路径
seg_path = "train_corpus_seg/"  # 分词后分类语料库路径

catelist = os.listdir(corpus_path) #os.listdir获取cor_path下的所有子目录

for mydir in catelist:       # 遍历所有子目录
    class_path = corpus_path+mydir+"/"  #构造分类子目录的路径
    seg_dir = seg_path+mydir+"/"  #构造分词后的语料分类目录

    if not os.path.exists(seg_dir):  # 是否存在目录,如果没有则创建
        os.makedirs(seg_dir)

    file_list = os.listdir(class_path)  # 获取目录下的所有文件

    for file_path in file_list:      # 遍历目录下的所有文件
        fullname = class_path+file_path    #文件路径
        content = readfile(full.name).strip()   # 读取文件,strip()用于移除字符串头尾指定的字符,即移除头尾的空格
        content = content.replace("\r\n","").strip()  # 将空格和换行替代为无
        content_seg = jieba.cut(content)    # 利用jieba分词

        savefile(seg_dir+file_path," ".join(content_seg))   # 调用函数保存文件,保存路径为:seg_dir+file_path,用空格将分词后的词连接起来

print "中文语料分词结束"


#############################################################################

# 为了便于后续的向量空间模型的生成,分词后的文本还要转换为文本向量信息并对象化
# 引入Scikit-Learn的Bunch类

from sklearn.datasets.base import Bunch
bunch = Bunch{target_name=[],label=[],filename=[],contents=[]}

# Bunch类提供键值对的对象形式
#target_name:所有分类集名称列表
#label:每个文件的分类标签列表
#filename:文件路径
#contents:分词后的文件词向量形式

wordbag_path = "train_word_bad/train_set.dat"  #分词语料Bunch对象持久化文件路径
seg_path = "train_corpus_seg/"   #分词后分类语料库路径(同上)

catelist = os.listdir(seg_path)  # 获取分词后语料库的所有子目录(子目录名是类别名)
bunch.target_name.extend(catelist)   # 将所有类别信息保存到Bunch对象

for mydir in catelist:     # 遍历所有子目录
    class_path = seg_path+mydir+"/" # 构造子目录路径
    file_list = os.listdir(class_path)    # 获取子目录内的所有文件
    for file_path in file_list:     # 遍历目录内所有文件
        fullname = class_path+file_path    # 构造文件路径
        bunch.label.append(mydir)      # 保存当前文件的分类标签(mydir为子目录即类别名)
        bunch.filenames.append(fullname)  # 保存当前文件的文件路径(full_name为文件路径)
        bunch.contents.append(readfile(fullname).strip())  # 保存文件词向量(调用readfile函数读取文件内容)

file_obj = open(wordbad_path,"wb")  # 打开前面构造的持久化文件的路径,准备写入
pickle.dump(bunch,file_obj)   # pickle模块持久化信息,bunch是要持久化的文件,已添加了信息。file_obj是路径
file_obj.close()
# 之所以要持久化,类似游戏中途存档,分词后,划分一个阶段,将分词好的文件存档,后面再运行就不用重复分词了

print "构建文本对象结束!!"      

# 持久化后生成一个train_set.dat文件,保存着所有训练集文件的所有分类信息
# 保存着每个文件的文件名,文件所属分类和词向量

现成的分词算法可分为三大类:基于字符串相称的分词方法、基于通晓的分词方法和基于总括的分词方法。

8 基于文本管理本领的博士阿拉伯语品级考试词汇表创设系统  

姣好对2004–二零一零年17套GET真题的主导单词抽取。个中包罗数据洗濯,停用词处理,分词,词频计算,排序等常用方法。真题算是结构化数据,有确定准则,相比较轻便处理。此进度实际上就是多少洗刷进度)最终把持有单词集中汇总,再去除如:a/an/of/on/frist等停用词(粤语文本处理也亟需对停用词管理,诸如:的,地,是等)。管理好的单词实行去重和词频总括,最终再利用互连网工具对马耳他语翻译。然后依据词频排序。
   

8.1 Apache Tika?      

Apache
Tika内容收取工具,其精锐之处在于能够拍卖种种文件,其它节约您更加多的岁月用来做首要的业务。
  

Tika是二个内容分析工具,自带周详的parser工具类,能剖判基本具有常见格式的文件
  

Tika的作用:•文书档案类型检查测验   •内容提取  •元数据提取  •语言检查评定

8.2 文本词频总结?词频排序方法?      

算法思想:

1 历年(二〇〇二—2009年)GET考试真题,文书档案格式不一。英特网收集                

2
对具备格式不一的文书档案举办计算处理成txt文档,格式化(去除汉字/标点/空格等非土耳其(Turkey)语单词)和去除停用词(去除8玖拾三个停用词)管理。
               

3
对保洁后的单词进行去重和词频总括,通过Map计算词频,实体存款和储蓄:单词-词频。(数组也足以,只是面对非常大的多寡,数组存在越界难题)。排序:依据词频也许字母

4
提取大旨词汇,大于5的和小于22遍的多少,能够和谐制订阈值。遍历list<实体>列表时候,通过获取实体的词频属性决定选择词汇表尺寸。
               

5 最后一步,中国和东瀛文翻译。     

新澳门萄京娱乐场官网 2

2.2.3 Scikit-Learn库简介

1、基于字符串相配的分词方法

9 节俭贝叶斯模型的公文分类器的准备与落实  

9.1 朴素贝叶斯公式  

0:喜悦  1:愤怒 2:厌恶 3:低落  

9.2 朴素贝叶斯原理  

–>磨炼文本预管理,构造分类器。(即对贝叶斯公式完成公文分类参数值的求解,一时半刻不亮堂无妨,下文详解)
 

–>构造预测分类函数  

–>对测量检验数据预管理  

–>使用分类器分类    

对于叁个新的教练文书档案d,毕竟属于如上三个类型的哪些项目?大家能够依据贝叶斯公式,只是此刻调换成现实的对象。
   

> P( Category | Document):测量试验文书档案属于某类的概率    

> P(
Category)):从文书档案空间中自由抽出三个文书档案d,它属于种类c的可能率。(某类文书档案数目/总文书档案数目)
   

> (P ( Document | Category
):文书档案d对于给定类c的概率(某类下文书档案中单词数/某类中总的单词数)    

>
P(Document):从文书档案空间中随机收取一个文书档案d的可能率(对于每种连串都一致,能够忽略不合算。此时为求最大似然可能率)
   

>  C(d)=argmax
{P(C_i)*P(d|c_i)}:求出近似的贝叶斯各样项目标可能率,比较获取最大的票房价值,此时文书档案归为最大致率的一类,分类成功。
 

综述

1.  预先采摘管理数据集(涉及网络爬虫和中文切词,特征选用)      

2.  预管理:(去掉停用词,移除频数过小的词汇【依据具体情况】)      

3.  尝试进度:

数码集分两部分(3:7):四分之三当作测量检验集,百分之七十作为练习集         

追加置信度:10-折交叉验证(整个数据集分为10等份,9份联合为磨炼集,余下1份看作测验集。一共运维12次,取平均值作为分类结果)优弱点比较剖析     

  1. 钻探标准:          

宏评价&微评价          

平整因子

9.3 生产模型与识别模型差距       

1)生产式模型:直接对一同分布进行建立模型,如:隐马尔科夫模型、马尔科夫随飞机场等
      

2)判断式模型:对标准分布进行建模,如:条件随飞机场、扶助向量机、逻辑回归等。
         

调换模型优点:1)由联合布满2)收敛速度比较快。3)能够应付隐变量。
劣势:为了预计准确,样本量和总括量大,样本数量比较多时候不提出使用。
         

分辨模型优点:1)总括和范本数量少。2)正确率高。缺点:收敛慢,不可能针对隐变量。
 

9.4 ROC曲线      

ROC曲线又叫接受者操作特征曲线,比较学习器模型好坏可视化学工业具,横坐标参数假正例率,纵坐标参数是的确例率。曲线越走近对角线(随机估计线)模型越倒霉。
     

好的模子,真正比例相当多,曲线应是陡峭的从0起首进步,后来境遇真正比例更加少,假正比例元组更加的多,曲线平缓变的更加的水平。完全正确的模子面积为1

正文就是依据网页的文字音讯来对网址开展分拣。当然为了简化难点的繁杂,将以二个二分类难点为例,即什么识别二个网址是不可描述网址照旧平常网址。你可能也在乎QQ
浏览器会提醒客户访问的网址恐怕会蕴藏色情消息,就或然用到近似的艺术。此次的享受首要以丹麦语网址的网址开展深入分析,主倘若那类网址在国外的部分国家是官方的。其余语言的网址,方法类似。

1,模块分类:

1)分类和回归算法:广义线性模型,支持向量机,kNN,朴素贝叶斯,决策树,特征采取
2)聚类算法:K-means
3)维度约简:PCA
4)模型采取:交叉验证
5)数据预管理:标准化,去除均值率和方差缩放,正规化,二值化,编码分类特征,缺点和失误值的插补

这种艺术又称作机械分词方法,它是安份守己一定的陈设将待深入分析的汉字串与五个“丰硕大的”机器词典中的词条实行配,若在词典中找到有个别字符串,则相配成功(识别出一个词)。遵照扫描方向的不等,串相配分词方法能够分成正向相配和逆向相配;依据差别长短优先相称的地方,能够分成最大(最长)相配和微小(最短)匹配;依照是或不是与词性表明过程相结合,又有什么不可分成单纯分词方法和分词与标明相结合的一体化方法。常用的二种机械分词方法如下:

10 总计学知识

信息图形化(饼图,线形图等)

集中方向衡量(平均值 中位数 众数 方差等)

概率

排列组合

布满(几何二项泊松正态卡方)

总括抽样

样本测度

假若核实

回归

一,哪些音信是网址显要的语言质地音讯

2.2.4 向量空间模型:文本分类的结构化方法

1,向量空间模型:将文件表示为一个向量,该向量的每种特征表示为文本中现身的词
2,停用词:文本分类前,自动过滤掉有个别字或词,以节省积累空间。遵照停用词表去除,表可下载。代码见文件

1)正向最大相称法(由左到右的侧向);

11 stanfordNLP

句子精晓、自动问答系统、机译、句法解析、申明、情绪深入分析、文本和视觉场景和模型,
以及自然语言处理数字人文社科中的应用和测算。

招来引擎改动了很五个人的上网方式,此前只要您要上网,恐怕得记住非常多的域名依然IP。然而今后假诺你想拜望某些网址,首先想到的是经过搜寻引擎进行重大字寻找。比方自身想拜候贰个名字为村中少年的博客,那么一旦在索求引擎输入村中少年那类关键词就可以了。图1是寻觅村中少年博客时候的效劳图:

2.2.5 权重战术:TF-IDF方法

1,词向量空间模型:将文件中的词转变为数字,整个文本集转换为维度相等的词向量矩阵(老妪能解,抽出出不重复的各种词,以词出现的次数表示文本)
2,归一化:指以可能率的款型表示,比方:0,1/5,0,0,1/5,2/5,0,0,也可以称作:词频TF(仅针对该文书档案本人)
3,词条的文书档案频率IDF: 针对具有文书档案的词频

2)逆向最大相配法(由右到左的来头);

12 APache OpenNLP

Apache的OpenNLP库是自然语言文本的管理依赖机器学习的工具包。它扶助最普及的NLP职责,如断词,句子切分,部分词性标记,命名实体提取,分块,分析和顶替消解。

句子探测器:句子质量评定器是用于检验句子边界

标记生成器:该OpenNLP断词段输入字符连串为标识。常是那是由空格分隔的单词,但也可以有例外。

名称搜索:名称查找器可检查实验文本命名实体和数字。

POS标记器:该OpenNLP
POS标明器使用的可能率模型来预测正确的POS标志出了标签组。

细节化:文本分块由除以单词句法相关部分,如名词基,动词基的文字,但从没点名其内部结构,也从没其在主句功效。

解析器:尝试分析器最简便的办法是在命令行工具。该工具仅用于演示和测验。请从大家网址上的葡萄牙共和国语分块

新澳门萄京娱乐场官网 3

TF-IDF权重计谋:计算文本的权重向量

1,TF-IDF的意义:词频逆文书档案频率。要是某些词在一篇小说中冒出的频率高(词频高),何况在别的小说中相当少现身(文档频率低),则觉得该词具备很好的门类区分手艺,符合用来分类。IDF其实是对TF起抵消成效。
2,词频TF的概念:某四个加以的用语在该文件中出现的效用(对词数的归一化)
3,逆文件频率IDF:某一一定词语的IDF,由总文件数除以含有该词语的文本的多少,再将商取对数
4,TF-IDF的计算:TF与IDF的乘积
5,将分词后的漫长化语言质地库文件dat利用TF-IDF计谋转向,并长久化的代码见文件

#coding=utf-8

import sys
import os 
from sklearn.datasets.base import Bunch  # 导入Bunch类
import cPickle as pickle  #导入持久化类

from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer   # TF-IDF向量转换类
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer   # TF-IDF向量生成类


reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')  #UTF-8输出环境

# 读取和写入Bunch对象的函数

def readbunchobj(path):   # 读取bunch对象函数
    file_obj = open(path,"rb")
    bunch = pickle.load(file_obj)  # 使用pickle.load反序列化对象
    file_obj.cloase()
    return bunch

def writebunchobj(path,bunchobj):   # 写入bunch对象函数
    file_obj = open(path,"wb")
    pickle.dump(bunchobj,file_obj)   # 持久化对象
    file_obj.close()

###################################从训练集生成TF-IDF向量词袋

# 1,导入分词后的词向量Bunch对象
path = "train_word_bag/train_set.dat"  # 词向量空间保存路径(就是分词后持久化的文件路径)
bunch = readbunchobj(path)   # 调用函数读取bunch对象,赋值给bunch

# 2,构想TF-IDF词向量空间对象,也是一个Bunch对象
tfidfspace = Bunch(target_name=bunch.target_name,label=bunch.label,filenames=bunch.filenames,tdm=[],vocabulary=[])     # 构建Bunch对象,将bunch的部分值赋给他

# 3,使用TfidfVectorizer初始化向量空间模型
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlist,sublinear_tf=True,max_df=0.5)
transformer=TfidfTransformer()   # 创建一个该类的实例,该类会统计每个词语的TF-IDF权值
# 文本转化为词频矩阵,单独保存字典文件
tfidfspace.tdm = vectorilzer.fit_transform(bunch.contents)  # 将bunch.content的内容……赋给模型的tdm值
tfidfspace.vocabulary = vectorizer.vocabulary   # ????????????????

# 4,持久化TF-IDF向量词袋
space_path = "train_word_bag/tfidfspace.dat"   # 词向量词袋保存路径
writebunchobj(space_path,tfidfspace)  # 调用写入函数,持久化对象

3)起码切分(使每一句中切出的词数最小)。

13 Lucene

Lucene是四个基于Java的全文音讯寻觅工具包,它不是多少个总体的寻找应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功效。Lucene
最近是 Apache Jakarta(法兰克福) 家族中的一个开源项目。也是现阶段极其流行的基于Java开源全文字笔迹核准索工具包。

日前曾经有过多应用程序的寻找成效是依据 Lucene ,比方Eclipse
扶助系统的搜寻效果。Lucene可感觉文本类型的数
据建设构造目录,所以你只要把您要索引的数目格式转化的文本格式,Lucene
就能够对你的文档进行索引和索求。

壬辰革命部分就是协作上查究关键词的一些,二个页面可以呈现 11个条文,每一种条约标标题正是相应网址网址的的 title,对应网页的
<title></title>
中间的源委,每个条目款项所对应的盈余文字部分正是网址的 deion,是网页中诸如
<meta name=”deion” content= 的一部分。

2.2.6 使用节约财富贝叶斯分类模块

常用的公文分类方法:kNN方今邻算法,朴素贝叶斯算法,协助向量机算法

本节选择朴素贝叶斯算法举办文本分类,测量试验集随机采纳自磨炼集的文书档案会集,每一种分类取拾二个文书档案

教练步骤和教练集一样:分词 (文件test_corpus) 》生成文件词向量文件 》
生成词向量模型。

(分歧点:在演习词向量模型时,需加载练习集词袋,将测量检验集生成的词向量映射到教练集词袋的词典中,生成向量空间模型。)代码见文件。

#1,导入分词后的词向量Bunch对象
path = "test_word_bag/test_set.dat"   # 词向量空间保存路径
bunch = readbunchobj(path)  # 调用函数读取bunch对象,赋值给bunch

#2,构建测试集TF-IDF向量空间testspace
testspace = Bunch(target_name=bunch.target_name,label+bunch.label,filenames=bunch.filenames.tdm=[],vocabulary=[])   

#3, 导入训练集的词袋(多这一步,与训练集不同)
trainbunch = readbunchobj("train_word_bag/tfidfspace.dat")  # tfidfspace.dat文件是训练集使用TF-IDF策略并持久化生成的

#4, 使用TfidfVectorizer初始化向量空间模型
vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst,sublinear_tf=True,max_df=0.5,vocabulary=trainbunch.vocabulary)
transformer=TfidfTransformer()    # 创建一个该类的实例,该类会统计每个词语的TF-IDF权值
testspace.tdm=vectorizer.fit_transform(bunch.contents)   
testspace.vocabulary=trainbunch.vocabulary

#5, 创建词袋并持久化
space_path = "test_word_bag/testspace.dat"  #词向量空间保存路径
writebunchobj(space_path,testspace)  # 调用写入函数,持久化对象

施行多项式贝叶斯算法举办测验文本分类,并赶回分类精度,代码见文件

# 执行多项式贝叶斯算法并进行测试文本分类,并返回分类精度

#1,导入多项式贝叶斯算法包
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #导入多项式贝叶斯算法包

#2,执行预测

trainpath = "train_word_bag/tfidfspace.dat"
train_set = readbunchobj(trainpath)     #导入训练集向量空间

testpath = "test_word_bag/testspace.dat"
test_set = readbunchobj(testpath)        # 导入测试集向量空间

#应用朴素贝叶斯算法
# alpha:0.001   alpha越小,迭代次数越多,精度越高
clf = MultinomialNB(alpha = 0.001).fit(train_set.tdm,train_set.label)

# 预测分类结果
predicted = clf.predict(test_set.tdm)
total = len(predicted);rate = 0
for flabel,file_name,expct_cate in zip(test_set.label,test_set.filenames,predicted):
    if flabel !=expct_cate:
        rate+=1
        print file_name,":实际类别:",flabel,"-->预测类别:",expct-cate

print "error rate:",float(rate)*100/float(total),"%"

还足以将上述各类方法互相结合,举个例子,能够将正向最大相称方法和逆向最大相配方法结合起来构成双向相称法。由于中文单字成词的特色,正向最小相配和逆向最小相称日常比很少使用。日常说来,逆向相称的切分精度略高于正向相称,蒙受的歧义现象也比较少。总计结果阐明,单毛利用正向最大匹配的错误率为1/169,单盈利用逆向最大相称的错误率为59%45。但这种精度还远远不能够满意实际的内需。实际采取的分词系统,都是把机械分词作者为一种初分花招,还需通过利用各样别的的言语音信来进一步升高切分的正确率。

14 Apache Solr

Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的找出服务器。Solr
提供了规模找寻(正是总结)、命中一览无余呈现而且补助四种出口格式。它轻松安装和配备,
何况附带了一个基于HTTP 的管住分界面。能够采纳 Solr
的表现理想的基本找寻功用,也得以对它实行增添进而满意集团的内需。

Solr的天性饱含:

•高档的全文字笔迹核算索效果

•专为德州仪器量的网络流量进行的优化

•基于开放接口(XML和HTTP)的标准

•综合的HTML处理分界面

•可伸缩性-能够有效地复制到别的二个Solr搜索服务器

•使用XML配置高达灵活性和适配性

•可扩充的插件连串 solr普通话分词

检索引擎的办事规律便是率先将互联英特网海大学部分的网页抓取下来,并依据一定的目录进行仓储形成快速照相,每一种条约标标题正是原网址title(平时是 60 个字节左右,也便是 30 个汉字大概 60
各德语字母,当然找出引擎也会对此 title
做一定的管理,比如去除一些没用的词),条款标叙述部分常见对应原网站deion。

2.2.7 分类结果评估

机器学习世界的算法评估的指标:
(1)召回率(查全率):检索出的相干文书档案数和文书档案库中持有的有关文书档案数的比值,是衡量检索系统的查全率
召回率=系统查找到的相干文书/系统具有有关的文书档案总的数量
(2)精确率(精度):检索出的相关文书档案数与追寻出的文书档案总的数量的比率
正确率=系统查找到的连锁文书/系统具有检索到的文书总的数量
(3)Fp-Measure
Fp=(p2+1)POdyssey/(p2P+Wrangler),P是正确率,酷路泽是召回率
p=1时,就是F1-Measure
文件分类项目标归类评估结果评估:代码见文件

import numpy as np
from sklearn import metrics

def metrics_result(actual,predict):
    print '精度:{0:3f}'.format(metrics.precision_score(actual,predict))
    print '召回:{0:0.3f}'.format(metrics.recall_score(actual,predict))
    print 'f1-score:{0:3f}'.format(metrics.f1_score(actual,predict))

metrics_result(test_set.label,predicted)

#输出形式如
#精度:0.991
#召回:0.990
#f1-score:0.990

一种艺术是创新扫描方式,称为特征扫描或标识切分,优先在待分析字符串中分辨和切分出部分富含猛烈特征的词,以这一个词作者为断点,可将原字符串分为异常的小的串再来进机械分词,进而减弱相配的错误率。另一种形式是将分词和词类标记结合起来,利用丰盛的词类消息对分词决策提供赞助,並且在表明进度中又扭曲对分词结果实行核算、调节,进而十分的大地进步切分的准确率。

15 机器学习降维

要害特点选拔、随机森林、主成分深入分析、线性降维

当在搜索框中输加入关贸总协定组织键词时候,会去和其积存网页进行相配,将切合匹配的网页根据个网页的权重分页实行呈现。当然网页的权重包罗众多下面,举例广告付费类权重就那八个的高,日常会在靠前的职责展现。对于常常的网址,其权重包蕴网页的点击次数,以及和主要词相称的水平等来调节展现的内外相继。

2.3 分类算法:朴素贝叶斯

本节根本商讨朴素贝叶斯算法的基本原理和python完成

对此机械分词方法,能够构建二个相似的模子,在那上边有正式的学术故事集,这里不做详细演讲。

16 领域本体营造方式   

1 明确领域本体的正规化领域和层面

2 考虑复用现成的本体

3 列出本体涉及领域中的首要术语

4 定义分类概念和定义分类档次

5 定义概念之间的涉及

追寻引擎会去和网页的如何内容展开相配吗?如前方所述,日常是网页的
title、deion 和
keywords。由于首要词相称的等级次序越高的网址呈现在前的概率非常的大,因而相当多网址为了抓好和睦的排名,都会开展
SEO 的优化,而 title、deion 和 keywords 是 SEO
优化的严重性方面。至于不可描述网址,更是如此。有段时间《中华夏族民共和国令人思念图鉴》这篇文章中也提到。由于找出引擎并不会当着接受以及赌钱、宝石蓝网址广告制作费让他俩排到前边。所以那么些网站只可以利用
SEO,强行把团结刷到前边。直到被搜寻引擎开掘,赶紧对它们“降权”管理。固然如此,这个风骚网址即使能把温馨刷到前二位一三个钟头,就可见大赚一笔。

2.3.1 贝叶斯公式推导

节约贝叶Sven本分类的合计:它感觉词袋中的两两词之间是并行独立的,即二个对象的特征向量中的每一种维度都是相互独立的。
严格地实行节约贝叶斯分类的定义:
(1),设x={a1,a2,^am}为一个待分类项,而各样a为x的三个风味属性
(2),有品种集结C={y1,y2,……yn}.
(3),计算P(y1|x),P(y2|x),……,P(yn|x)
(4),如果P(yk|x)=max{P1,P2,……,Pn},则x属于yk

— 总结第(3)步的相继条件概率:
(1)找到八个已知分类的待分类群集,即操练集
(2)总结获得在依次品类下的顺序特征属性的法规可能率测度,即:
P(a1|y1),P(a2|y2),……,P(am|y1)
P(a1|y2),P(a2|y2),……,P(am|y2)
……
(3),倘若每种特征属性是条件独立的,依照贝叶斯定理有:
P(yi|x) = P(x|yi)*P(yi)/P(x)
分母对于有着类型为常数,故只需将分子最大化即可

故,贝叶斯分类的流水生产线为:
第一等第 : 磨练多少变动磨练样本集:TF-IDF
其次等第: 对各类项目计算P(yi)
其三等第:对种种特征属性总结有所划分的标准化可能率
第四品级:对各类连串计算P(x|yi)P(yi)
第五品级:以P(x|yi)P(yi)的最大项作为x的所属类别

2、基于明白的分词方法

17 创设领域本体的知识工程措施:

重大特点:本体更重申分享、重用,可认为差别连串提供一种统一的言语,由此本体构建的工程性更为明显。

办法:这几天甘休,本体育工作程中相比出名的两种艺术蕴含TOVE
法、Methontology方法、骨架法、IDEF-5法和七步法等。(相当多是手工业创设领域本体)

现状:
由于本体育工作程到近些日子截至仍处于周旋不成熟的等第,领域本体的建设还处在探寻期,由此营造进度中还留存着非常的多难题。

主意成熟度:
以上常用方法的逐一为:七步法、Methontology方法、IDEF-5法、TOVE法、骨架法。

由上述解析能够清楚 title、deion 和 keywords
等一些重大的网页音信对于不可描述网址的话都以通过精心设计的,和网页所要表述内容的相配度特别之高。尤其相当多网址在海外有个别国家是官方的,因而对此经营那些网址的人手来说,优化那个新闻一定是千真万确。作者曾经看过一份数据浮以往某段时间某找寻引擎前十名中,绝大大多的色情相关的。由此大家得以将其视作十分重要的语言材质音信。

2.3.2 朴素贝叶斯算法完成

样例:使用简便的爱沙尼亚语语言材料作为数据集,代码见文件

# 编写导入的数据
def loadDataSet():
    postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
                 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                 ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him','my'],
                 ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                 ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                 ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
                # 使用简单的英语语料作为数据集,有6个文本

    classVec = [0,1,0,1,0,1]     # 文本对应的类别

    return postingList,classVec  # postingList是训练集文本,classVec是每个文本对应的分类

###########################################################################

# 编写贝叶斯算法(sklearn已有贝叶斯算法包,现在是理解贝叶斯算法原理后,自己编写算法代码)


#(1)编写一个贝叶斯算法类,并创建默认的构造方法

class NBayes(object):     # 创建贝叶斯算法类

    def __init__(self):       #初始化类的属性
        self.vocabulary = []  #词典
        self.idf = 0          #词典的IDF权值向量
        self.tf = 0           #训练集的权值矩阵
        self.tdm = 0          #P(x|yi)
        self.Pcates = {}      #P(yi)是一个类别词典P(yi)的值:{类别1:概率,类别2:概率}
        self.labels = []      #对应每个文本的分类,是一个外部导入的列表
        self.doclength = 0    #训练集文本数
        self.vocablen = 0     #词典词长
        self.testset = 0      #测试集 


#(2)导入和训练数据集,生成算法必需的参数和数据结构

def train_set(self,trainset,classVec):  # 传入训练集文本和对应的分类类别

    self.cate_prob(classVec)    # 计算每个分类在数据集中的概率P(yi),cate_prob函数在下面创建
    self.doclength = len(trainset) # 用len函数计算训练集trainset的文本数,赋给类的doclength属性

    tempset = set()  # 使用set(),初始化一个空的集合:是一个无序不重复元素集
    [tempset.add(word) for doc in trainset for word in doc] #生成词典  ,add是往集合添加元素
    # doc遍历trainset,word遍历doc,再将word添加进tempset集合里
    # 训练集文本trainset实际上是一个矩阵,doc遍历取得向量,即单个文本,word遍历取得文本内的词,再添加进集合
    self.vocabulary = list(tempset) # 将tempset转换为列表list,添加进类的vocabulary属性,即词典
    self.vocablen = len(self.vocabulary) #len函数计算词典的长度(这里的词典实际上是一个不重复的词袋空间)

    self.calc_wordfreq(trainset)  # 计算数据集的词频(word frequency):tf和idf ,调用了calc_wordfred函数,传入训练集trainset
    self.build_tdm()  # 按分类累计向量空间的每维值P(x|yi),调用了build_tdm函数


# (3) cate_prob函数:计算数据集中 每个分类的概率P(yi)

def cate_prob(self,classVec):  # 该函数用于计算每个类别在数据集中的概率,被上面的train_set函数调用
    self.labels = classVec     # classVec是导入的训练集文本对应的类别
    labeltemps = set(self.labels)  # 获取全部分类,set()集合:无序不重复元素集,本例就两类:{0,1}
    for labeltemp in labeltemps:    # 遍历所有分类{0,1}
        self.labels.count(labeltemp)  #统计self.labels里类别的个数:类别0的个数和类别1的个数
        self.Pcates[labeltemp] = float(self.labels.count(labeltemp))/float(len(self.labels))
        # 每种类别个数/类别类别总数:6,在Pcates字典里,创建键值对{'0':概率,'1':概率}


# (4) calc_wordfred函数:生成普通的词频向量  TF-IDF

def calc_wordfred(self,trainset):   # 用于计算词袋(词典)内每个词的词频,被上面的train_set函数调用

    self.idf = np.zeros([1,self.vocablen]) # 全0矩阵,矩阵大小:1x词典长度,self.vocablen是上面计算出的词典长度(词袋长)
    self.tf = np.zeros([self.doclength,self.vocablen]) #构造全0矩阵:训练集文件数x词典数,doclength是上面计算出的训练集文本数:6,vocablen是计算出的词典长度 
    #构造训练集的IDF和TF向量模型,IDF是一行,TF是文档数,行,初始化全为0

    for indx in xrange(self.doclength):  # xrange与range用法相同,结果不同,生成的不是列表,而是生成器,适合数字序列较大时,不用一开始就开辟内存空间
    # indx遍历训练集文本数列表,indx取得的是数
        for word in trainset[indx]: #word 遍历trainset中的每一文本的词,##word取得的是词
            self.tf[indx,self.vocabulary.index(word)] +=1    # 权值矩阵的第index行,第k列,加1
            # 词典列表的index方法,返回word的索引位置k
            #  生成了TF词频矩阵

        for signleword in set(trainset[indx]):  # signleword遍历训练集文本里每一文本构成的集合(取得每一文本不重复的词),
            self.idf[0,self.vocabulary.index(signleword)] +=1  # idf权值矩阵的第k个加1
            #index返回每一文本不重复词的索引位置
            #生成IDF矩阵           
## 实际上本函数生成的是训练集的TF矩阵和词袋的IDF矩阵(绝对数形式,非频率)        


# (5) build_tdm函数:按分类累计计算向量空间的每维值P(x|yi),已知类别为yi,求是x的概率

def build_tdm(self):   #计算P(x|yi),被train_set函数调用

    self.tdm = np.zeros([len(self.Pcates),self.vocablen])  #构造全0矩阵,大小:类别词典长度2(在cate_prob函数里)x 词典长度(train_set函数里)
    sumlist = np.zeros([len(self.Pcates),1])  # 构造全0矩阵:大小:类别词典长度x1
    #统计每个分类的总值,sumlist两行一列

    for indx in xrange(self.doclength):    #indx遍历训练集文本数生成的列表[0,1,2,3,4,5],取得的是数字 

        #将同一类别的词向量空间值tf加总
        #即:tf权值矩阵值,六行,分为两类,同类相加,变为两行
        self.tdm[self.labels[indx]] += self.tf[indx]   # labels[indx]是训练集文本对应类别里的第indx个(在cate_prob函数里)即[0,1,0,1,0,1]里的第indx个,对应tdm的第某行
        # tf[indx]是tf权值矩阵的第indx行(在calc_wordfred函数里)

        #统计每个分类的总值--是一个标量
        sumlist[self.labels[indx]] = np.sum(self.tdm[self.labels[indx]]) 
        #利用np.sum计算tdm矩阵的和,赋值给sumlist矩阵的?
        # sumlist得到的结果:0:总值
                            #1:总值

    self.tdm = self.tdm/sumlist   # tdm即:P(x|yi)=P(xyi)/P(yi)
    #得到的结果tdm是一个两行,词典长列的矩阵,表示着P(a1|yi),P(a2|yi)……
  #tdm是一个向量,sumlist是一个值


(3)-(5)函数都被train_set函数调用  
#####################################################################################



# (6) map2vocab函数:将测试集映射到当前字典

def map2vocab(self,testdata):  # 传入测试集数据 testdata
    self.testset = np.zeros([1,self.vocablen])  #构造全0矩阵,大小:1*词典长度
    for word in testdata:    # word遍历测试集(某个文本)
        self.testset[0,self.vocabulary.index(word)] +=1 # testset矩阵的第k个加1
        # vocabulary.index(word)返回字典的与word匹配的词的索引位置
# 本函数是将测试集文档转换为以频数表示的[   ]矩阵   


# (7) predict函数:预测分类结果,输出预测的分类类别

def predict(self,testset):    #传入测试集数据

    if np.shape(testset)[1] != self.vocablen: #如果测试集长度与词典长度不相等,则退出程序
        print "输出错误"
        exit(0)

    predvalue = 0  #初始化类别概率
    predclass = ""  # 初始化类别名称

    for tdm_vect,keyclass in zip(self.tdm,self.Pcates): 
       #P(x|yi) P(yi)    #      变量tdm,计算最大分类值
    #zip函数将tdm和Pcates打包成元组,并返回元组组成的列表。
    #tdm是P(x|yi),Pacates是类别词典P(yi)

        temp = np.sum(testset*tdm_vect*self.Pacate[keyclass])  #测试集testset乘tdm_vect乘Pcates[keyclass]  ,并求和
        #测试集向量*P
        if temp > predvalue:  
            predvalue = temp
            predclass = keyclass
    return predclass   # 输出预测的类别(概率最大的类别)

#########################################################################

#算法的改进:为普通的词频向量使用TF-IDF策略

#calc_tfidf函数:以TF-IDF方式生成向量空间

def calc_tfidf(self,trainset):        # 传入训练集数据
    self.idf = np.zeros([1,self.vocablen])   #构造全0矩阵,大小:1*词典长度
    self.tf = np.zeros([self.doclength,self.vocablen])  #构造全0矩阵,大小:文本数*词典长度

    for indx in xrange(self.doclength):   #indx遍历文本数生成的列表,取得的是数字      
        for word in trainset[indx]:        #word遍历训练集的第indx个文本里的词
            self.tf[indx,self.vocabulary.index(word)]+=1  #tf矩阵的某个值加1
            #消除不同句长导致的偏差
        self.tf[indx] = self.tf[indx]/float(len(trainset[indx]))  #计算的是频率而不是频数

        for signleword in set(trainset[indx]):
            self.idf[0,self.vocabulary.index(signleword)] +=1
    self.idf = np.log(float(self.doclength)/self.idf)

    self.tf = np.multiply(self.tf,self.idf) # 矩阵与向量的点乘TFxIDF

######################################################################

#执行创建的朴素贝叶斯类,获取执行结果

#coding=utf-8

import sys
import os
from numpy import *
import numpy as np
from NBayes_lib import *

dataSet,listClasses = loadDataSet() 

 # 导入外部数据集,loadDataSet是自己创建的函数,返回值为两个,postingList是训练集文本,classVec是每个文本对应的分类
# dataset为句子的词向量
# listclass为句子所属类别 [0,1,0,1,0,1]

nb = NBayes()  #实例化 NBayes是我们创建的贝叶斯算法类
nb.train_set(dataSet,listClasses) # 训练数据集。train_set是创建的类的函数,用于训练
nb.map2vocab(dataSet[0])   # 随机选择一个测试句 #map2vocab函数将测试集映射到当前词典
print nb.predict(nb.testset)  # 输出分类结果,predict函数用于预测分类结果,输出预测的分类类别

# 最后运行程序,看似没有数据间传递,实则是在类属性中已定义好并赋值给属性

这种分词方法是因此让计算机模拟人对句子的精晓,达到识别词的成效。其主导思维正是在分词的还要开展句法、语义剖判,利用句法消息和语义务消防队息来拍卖歧义现象。它平常包含四个部分:分词子系统、句俄文义子系统、总控部分。在总控部分的协和下,分词子系统可以获取有关词、句子等的句法和语义新闻来对分词歧义实行推断,即它模拟了人对句子的知情进度。这种分词方法须要采纳多量的语言文化和音讯。由于中文语言文化的优柔寡断、复杂性,难以将种种语言消息公司成机器可一向读取的花样,因而方今依照驾驭的分词系统还处于试验阶段。

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