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python - 如何使用 NLTK 正确进行多类分类？

coder 2023-08-26 原文

所以，我正在尝试进行文本多类分类。我已经阅读了很多旧问题和博客文章，但我仍然无法完全理解它的概念。

我也尝试了这篇博文中的一些示例。 http://www.laurentluce.com/posts/twitter-sentiment-analysis-using-python-and-nltk/

但是说到多类分类，我不太明白。假设我想将文本分类为多种语言，法语、英语、意大利语和德语。我想使用 NaviesBayes，我认为它是最容易上手的。从我在旧问题中读到的内容来看，最简单的解决方案是使用一对多。因此，每种语言都会有自己的模型。所以，我会有 3 个模型用于法语、英语和意大利语。然后我会针对每个模型运行一个文本，并检查哪个模型的概率最高。我说得对吗？

但是在编码方面，在上面的示例中，他有这样的推文，将被归类为正面或负面。 

pos_tweets = [('I love this car', 'positive'),
              ('This view is amazing', 'positive'),
              ('I feel great this morning', 'positive'),
              ('I am so excited about tonight\'s concert', 'positive'),
              ('He is my best friend', 'positive')]

neg_tweets = [('I do not like this car', 'negative'),
              ('This view is horrible', 'negative'),
              ('I feel tired this morning', 'negative'),
              ('I am not looking forward to tonight\'s concert', 'negative'),
              ('He is my enemy', 'negative')]

它是积极的还是消极的。那么，在为法语训练一个模型时，我应该如何标记文本？会是这样吗？那么这是积极的吗？

[('Bon jour', 'French'),
   'je m'appelle', 'French']

负面的是

[('Hello', 'English'), 
   ('My name', 'English')]

但是这是否意味着我可以只添加意大利语和德语并且只有一个模型用于 4 种语言？或者我真的不需要底片？

那么，问题是使用 ntlk 进行多类分类的正确方法是什么？

最佳答案

不需要使用朴素贝叶斯的一对多方案——它是开箱即用的多类模型。只需将 (sample, label) 对列表提供给分类器学习器，其中 label 表示语言。

关于python - 如何使用 NLTK 正确进行多类分类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13521898/

pythonNLTK39sectioncodemachine-learning

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