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原标题:金沙互联网(转 )十分钟学习自然语言管理概述

浏览次数:124 时间:2019-10-20

原标题:用机器学习怎么识别不可描述的网址

本章知识点:粤语分词,向量空间模型,TF-IDF方法,文本分类算法和争论目的
运用的算法:朴素的贝叶斯算法,KNN近日邻算法
python库:jieba分词,Scikit-Learning
本章指标:达成小型的文件分类连串
本章主要教授襄本分类的总体流程和血脉相通算法

 转自:

(转 )十分钟学习自然语言处理概述

作者:白宁超

2016年9月23日00:24:12

摘要:前不久自然语言处理行当升高旭日初升,商场选取广泛。作者学习以来写了不少稿子,文章深度档案的次序各异,前天因为某种必要,将稿子全部看了贰次做个整治,也得以叫做概述。关于那些难点,博客里面都有详实的稿子去介绍,本文只是对其各样部分高度归纳梳理。(本文原创,转发评释出处十分钟学习自然语言管理概述  )

全文差不离3500字。读完可能须求上边这首歌的时光


首先什么是华语分词stop word?

1 什么是文本开掘?

文本开采是音讯开掘的贰个研讨分支,用于基于文本音讯的学问开掘。文本发掘的预备职业由文本搜聚、文本深入分析和特色修剪四个步骤组成。近些日子探讨和使用最多的三种文本开掘技艺有:文书档案聚类、文书档案分类和摘要抽出。

前二日助教节,人工智能头条的某些精神投资者粉群里,大家纷纭向当年为大家启蒙、给大家带来美观的名师们表达感谢之情。

2.1 文本开采和文件分类的定义

1,文本发现:指从大批量的文件数据中收取事先未知的,可清楚的,最后可采用的学识的长河,同一时间采纳那几个文化更加好的团伙音信以便以后参见。
简言之,便是从非结构化的公文中检索知识的进程
2,文本开采的细分领域:搜索和音讯搜索(ICRUISER),文本聚类,文本分类,Web发掘,新闻抽出(IE),自然语言处理(NLP),概念提取。
3,文本分类:为客商给出的各种文书档案找到所属的正确性种类
4,文本分类的运用:文本检索,垃圾邮件过滤,网页分层目录自动生成元数据,主题素材检查实验
5,文本分类的秘诀:意气风发是依照格局系统,二是分类模型


斯拉维尼亚语是以词为单位的,词和词之间是靠空格隔断,而中文是以字为单位,句子中保有的字连起来手艺描述叁个情趣。比如,德语句子I am a student,用粤语则为:“笔者是三个学生”。Computer能够相当的轻松通过空格知道student是一个单词,可是无法比较轻巧明白“学”、“生”多个字合起来才代表三个词。把粤语的方块字体系切分成有含义的词,就是华语分词,某人也称得上切词。小编是四个学童,分词的结果是:笔者是 贰个 学生。

2 什么是自然语言处理?

自然语言管理是Computer科学领域与智能AI领域中的三个重大趋势。它钻探人与Computer之间用自然语言举行实用通信的论争和方式。融语言学、Computer科学、数学等于大器晚成体的不错。
自然语言处理原理:情势化描述-数学模型算法化-程序化-实用化
语音的自动合成与识别、机译、自然语言精晓、人机对话、音讯找寻、文本分类、自动文章摘要等。

数不胜数人代表,他们的硬盘里,现今还保存着那时候他俩上课时候的录像。有黄金时代对现行反革命网址上早就很难找到了,于是大家又纷纭最初互相调换跟随那么些教授深造实施的心体面会。

2.2 文本分类项目

附带汉语分词和探求引擎关系与影响!

3 常用汉语分词?

华语文本词与词之间从未像爱尔兰语那样有空格分隔,由此不少时候粤语文本操作都事关心词,这里整理了有个别华语分词工具。
Stanford(直接利用C凯雷德F 的措施,特征窗口为5。) 

华语分词工具(个人推举)

武大语言云

得心应手分词

天公分词  ICTCLAS(中科院)汉语词法分析系统 

IKAnalyzer(Luence项目下,基于java的) 

FudanNLP(清华大学)

金沙互联网 1

汉语语言的文本分类手艺和流程:

1)预管理:去除文本的噪音音信:HTML标签,文本格式调换
2)中文分词: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:总括文本词频,生成文书的词向量空间
4 ) 权重战略--TF-IDF方法:使用TF-IDF开掘特征词,并收取为反映文书档案核心的特色
5)分类器:使用算法训练分类器
6)评价分类结果:分类器的测量检验结果深入分析

中文分词到底对寻觅引擎有多大影响?对于搜索引擎来讲,最重视的实际不是找到全体结果,因为在上百亿的网页中找到全部结果未有太多的意义,未有人能看得完,最要害的是把最相关的结果排在最前头,那也称之为相关度排序。普通话分词的高精度与否,常常直接影响到对寻觅结果的相关度排序。笔者眼前替朋友找一些有关东瀛和服的材质,在搜寻引擎上输入“和服”,获得的结果就意识了无数主题素材。

4 词性标明形式?句法剖析方法?

规律描述:注脚龙腾虎跃篇作品中的句子,即语句标明,使用表明方法BIO标记。则旁观种类X正是一个语言质感库(此处假使意气风发篇作品,x代表小说中的每一句,X是x的汇集),标志系列Y是BIO,即对应X体系的甄别,进而得以依附条件可能率P(评释|句子),臆想出正确的句子标记。  

鲜明性,这里针对的是体系状态,即CEnclaveF是用来标记或瓜分类别结构数据的概率化结构模型,C兰德CR-VF能够充作无向图模型或许马尔科夫随飞机场。   用过C福特ExplorerF的都精通,CXC60F是贰个行列注网络麻豆型,指的是把四个词种类的每一个词打上一个标识。日常通过,在词的左右开一个小窗口,依据窗口里面包车型的士词,和待申明词语来达成特征模板的提取。最终通过特征的三结合决定须要打客车tag是什么样。

禅师最爱怜的园丁

2.2.1 文本预管理:

文本管理的为主职分:将非结构化的文件调换为结构化的花样,即向量空间模型

文本管理以前需求对区别类别的文件实行预管理

小谈:普通话分词本领

5 命名实体识别?三种主流算法,C福睿斯F,字典法和混合方法  

1 CRubiconF:在CLX570F for Chinese NE奔驰G级那个任务中,提取的表征多数是该词是不是为华夏人名姓氏用字,该词是或不是为中华夏儿女名名字用字之类的,True or false的特征。所以三个可信的百家姓的表就充足重要呀~在境内读书人做的比比较多试验中,效果最棒的姓名可以F1预计达到十分九,最差的机构名达到85%。  

2 字典法:在NE牧马人中正是把各种字都超过河的字放到trie-tree中查一遍,查到了就算NE。中文的trie-tree供给开展哈希,因为中文字符太多了,不像法语就三十个。  

3 对六类分化的命名实体选择不平等的手腕开展管理,比如对于人名,进行字级其他原则可能率总结。   中文:南开(语言云)上海农林高校    印度语印尼语:stanfordNEOdyssey等

新兴禅师想起来,另一位工智能头条的振作感奋投资人粉群西面世界里,有人提到过他写了黄金年代篇Chat,利用 NLP 来甄别是普通网址和不得描述网址,还挺有一些看头,一同来探视吧。

文本预管理的步调:

1,选用管理的公文的限制:整个文书档案或内部段落
2,创设分类文本语言材料库:
练习集语言质感:已经分好类的文书财富。(文件名:train_corpus_small)
测量检验集语言材质:待分类的文书语料(本项目标测量试验语言材质随机选自训练语料)(文件名:test_corpus)
3,文本格式调换:统龙马精神改变为纯文本格式。(注意难题:乱码)
4,检测句子边界:标志句子结束

普通话分词手艺属于 自然语言管理本领层面,对于一句话,人方可通过和睦的知识来掌握如何是词,哪些不是词,但怎么让Computer也能明白?其管理过程正是分词算法。

7 基于主动学习的中医文献句法识别切磋  

7.1 语料库知识?       

语言材质库作为二个照旧四个应用目的而特地搜聚的,有肯定结构的、有表示的、可被Computer程序检索的、具备自然范围的语言材料的成团。    

语言材质库划分:① 时间分开② 加工深度划分:标明语言材质库和非声明语言材质库③ 结构划分⑤ 语种划分⑥ 动态更新程度划分:仿效语言材质库和监督检查语言质地库    

语言材质库营造标准:①   代表性②   结构性③   平衡性④   规模性⑤   元数据:元数据对       

语言材料标记的利害

①   优点: 研商方便。可选择、作用各种性、分析清楚。

②   瑕疵: 语言材质不创造(手工业标明正确率高而大器晚成致性差,自动或许电动申明后生可畏致性高而正确率差)、标明不雷同、准确率低

 7.2 条件随飞机场化解标明难题?      

基准随机场用于类别标明,汉语分词、汉语人名识别和歧义务消防队解等自然语言管理中,表现出很好的效应。原理是:对给定的体察类别和标记体系,创建标准可能率模型。条件随飞机场可用于差异预测难点,其深造方法日常是大幅似然估量。      

自家爱中华,举行类别标记案例教学条件随飞机场。(准绳模型和总结模型难点)   

规范随飞机场模型也须要减轻四个基本难点:特征的精选(表示第i个观察值为“爱”时,相对yi,yi-1的标志分别是B,I),参数演练和平解决码。     

7.3 隐马尔可夫模型      

应用:词类标记、语音识别、局地句法剖判、语块剖判、命名实体识别、新闻收取等。应用于自然科学、工程技巧、生物科学和技术、公用工作、信道编码等八个领域。   

马尔可夫链:在放肆进程中,各个语言符号的产出可能率不互相独立,每种随机试验的当前景况依赖于早前情状,这种链正是马尔可夫链。   

多元马尔科夫链:考虑前二个言语符号对后一个言语符号出现可能率的熏陶,那样得出的语言成分的链叫做意气风发重马尔可夫链,也是二元语法。二重马尔可夫链,也是莫斯利安语法,三重马尔可夫链,也是四元语法      

隐马尔可夫模型观念的七个难题 

标题1(似然度难点):给一个HMM λ=(A,B) 和贰个考查种类O,显然调查类别的似然度难点 P(O|λ) 。(向前算法消除)          

难点2(解码难题):给定三个重点种类O和三个HMM λ=(A,B),寻找最佳的隐身状态种类Q。(Witt比算法搞定)          

难题3(学习难点):给定三个观看比赛类别O和一个HMM中的状态群集,自动学习HMM的参数A和B。(向前向后算法解决)

7.4 Viterbi算法解码      

思路:

1 计算时间步1的Witt比可能率

2 计算时间步2的Witt比可能率,在(1) 基础测算

3 计算时间步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别:     

(1)Witt比算法要在前面路线的可能率中挑选最大值,而向前算法规总括其总额,除此而外,Witt比算法和前进算法同样。     

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

HMM和Witt比算法化解随机词类标明难题,利用Viterbi算法的华语句法标明  

7.5 体系注解情势       参照下边词性标明    

7.6 模型评价方法      

模型:方法=模型 策略 算法   

模型难点关系:练习抽样误差、测量检验偶然误差、过拟合等主题素材。日常将学习方法对未知数据的猜想技能称为泛化工夫。

模型评价参数:      

正确率P=识别精确的数量/全体鉴定识别出的数目   

错误率 =识别错误的多少/全体鉴定识别出的多少   

精度=识别准确正的数量/识别准确的数量      

召回率CRUISER=识别正确的数额/全体不利的总的数量(识别出 识别不出的)   

F度量=2PR/(P R)      

数量正负均衡切合准确率    数据不均符合召回率,精度,F衡量   

两种模型评估的法门:

K-折交叉验证、随机一回抽样评估等    ROC曲线评价多个模型好坏  

互连网中富含着海量的内容音信,基于那一个新闻的掘进始终是广大天地的商讨火热。当然差别的园地急需的音信并不均等,有的切磋要求的是文字音信,有的研讨需求的是图片音讯,有的商量供给的是节奏音信,有的探讨必要的是录像新闻。

2.2.2 中文分词介绍

1,中文分词:将一个汉字系列(句子)切分成三个独门的词(普通话自然语言管理的大旨难题)
2,普通话分词的算法:基于概率图模型的原则随飞机场(CEvoqueF)
3,分词后文本的结构化表示:词向量空间模型,宗旨模型,依存句法的树表示,翼虎DF的图表示
4,本项指标分词系统:选用jieba分词
5, jieba分词帮助的分词形式:暗中认可切分,全切分,寻觅引擎切分
6,jieba分词的代码见文件:对未分词语言质地库实行分词并悠久化对象到贰个dat文件(成立分词后的语言材质文件: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("rn","").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"


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# 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

幸存的分词算法可分为三大类:基于字符串相称的分词方法、基于精通的分词方法和基于总计的分词方法。

8 依据文本管理本领的硕士爱尔兰语等第考试词汇表创设种类  

完了对二〇〇〇--二零零六年17套GET真题的中坚单词抽取。在那之中囊括数据洗刷,停用词处理,分词,词频总结,排序等常用方法。真题算是结构化数据,有早晚准绳,比较轻巧管理。此进度实际上正是数量洗濯进度)最终把装有单词聚焦汇总,再去除如:a/an/of/on/frist等停用词(普通话文本管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,最终再利用互联网工具对德文翻译。然后根据词频排序。    

8.1 Apache Tika?      

Apache Tika内容抽取工具,其强硬之处在于能够管理各样文件,别的节约您越多的时光用来做首要的事情。   

Tika是二个内容深入分析工具,自带周到的parser工具类,能剖判基本具备常见格式的文本   

Tika的功效:•文书档案类型检查实验   •内容提取  •元数据提取  •语言检验

8.2 文本词频总结?词频排序方法?      

算法理念:

1 历年(贰零零肆—二〇〇八年)GET考试真题,文档格式不风度翩翩。网络征集                

2 对负有格式不生机勃勃的文书档案举行总计管理成txt文书档案,格式化(去除汉字/标点/空格等非乌克兰语单词)和去除停用词(去除8九十四个停用词)管理。                

3 对保洁后的单词举行去重和词频总计,通过Map总计词频,实体存款和储蓄:单词-词频。(数组也能够,只是面对非常大的数量,数组存在越界难点)。排序:依照词频也许字母

4 提取中央词汇,大于5的和小于23回的数量,能够自个儿创立阈值。遍历list<实体>列表时候,通过取得实体的词频属性决定接纳词汇表尺寸。                

5 最终一步,中马耳他语翻译。     

金沙互联网 2

2.2.3 Scikit-Learn库简介

1、基于字符串匹配的分词方法

9 节省贝叶斯模型的文本分类器的设计与得以完毕  

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  

-->练习文本预管理,构造分类器。(即对贝叶斯公式达成公文分类参数值的求解,临时不亮堂无妨,下文详解)  

-->构造预测分类函数  

-->对测量检验数据预处理  

-->使用分类器分类    

对于三个新的操练文书档案d,毕竟属于如上七个档期的顺序的哪位品种?大家能够依据贝叶斯公式,只是此刻变化成现实的对象。    

> P( Category | Document):测验文书档案属于某类的可能率    

> P( Category)):从文书档案空间中猖獗抽出三个文书档案d,它属于体系c的票房价值。(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的可能率(某类下文书档案中单词数/某类中总的单词数)    

> P(Document):从文书档案空间中私下抽出叁个文书档案d的可能率(对于各样门类都风起云涌致,能够忽视不合算。此时为求最大似然可能率)    

>  C(d)=argmax {P(C_i)*P(d|c_i)}:求出近似的贝叶斯每一种品种的票房价值,相比获取最大的可能率,此时文书档案归为最大概率的意气风发类,分类成功。  

综述

1.  刚开始阶段搜集管理数据集(涉及互联网爬虫和国语切词,特征选择)      

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

3.  试验进程:

多少集分两有的(3:7):五分之三看成测量检验集,十分之七看作战训练练集         

增添置信度:10-折交叉验证(整个数据集分为10等份,9份联合为演练集,余下1份因人而异测量检验集。大器晚成共运维拾八次,取平均值作为分类结果)优缺点相比分析     

  1. 讲评规范:          

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:间接对同步布满实行建立模型,如:隐马尔科夫模型、马尔科夫随飞机场等       

2)推断式模型:对规格遍及实行建立模型,如:条件随飞机场、援助向量机、逻辑回归等。          

转换模型优点:1)由龙马精神块布满2)收敛速度相当的慢。3)能够应付隐变量。 劣势:为了推断正确,样板量和总括量大,样板数量比较多时候不提议利用。          

分辨模型优点:1)总计和范本数量少。2)精确率高。劣势:收敛慢,不能够针对隐变量。  

9.4 ROC曲线      

ROC曲线又叫接受者操作特征曲线,相比学习器模型好坏可视化学工业具,横坐标参数假正例率,纵坐标参数是确实例率。曲线越临近对角线(随机揣测线)模型越不好。      

好的模型,真正比例相当多,曲线应是陡峭的从0开端上涨,后来蒙受真正比例更少,假正比例元组愈来愈多,曲线平缓变的愈发水平。完全准确的模型面积为1

正文正是依据网页的文字新闻来对网址进行分拣。当然为了简化难点的繁琐,将以贰个二分类难题为例,即什么辨别叁个网址是不可描述网站依然日常网站。你大概也介意QQ 浏览器会提示顾客访谈的网站或许会蕴藏色情消息,就大概用到近似的办法。此番的享用首要以斯洛伐克共和国(The Slovak Republic)语网址的网站开展分析,主即使那类网址在国外的有的国家是合法的。其余语言的网址,方法类似。

1,模块分类:

金沙互联网,1)分类和回归算法:广义线性模型,协理向量机,kNN,朴素贝叶斯,决策树,特搜求纳
2)聚类算法:K-means
3)维度约简:PCA
4)模型接纳: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

这种办法又称作机械分词方法,它是根据一定的政策将待深入分析的汉字串与三个“充裕大的”机器词典中的词条进行配,若在词典中找到有些字符串,则匹配成功(识别出二个词)。遵照扫描方向的两样,串相称分词方法能够分成正向相配和逆向相称;遵照区别尺寸优先相称的意况,能够分成最大(最长)相配和渺小(最短)相配;根据是或不是与词性评释进程相结合,又足以分成单纯分词方法和分词与标记相结合的总体方法。常用的三种机械分词方法如下:

10 计算学知识

新闻图形化(饼图,线形图等)

聚集方向衡量(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)

总计抽样

样品测度

假使核算

回归

百废俱兴,哪些消息是网址根本的语言材料消息

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,该向量的种种特征表示为文本中冒出的词
2,停用词:文本分类前,自动过滤掉有些字或词,以节约累积空间。依照停用词表去除,表可下载。代码见文件

1)正向最大相称法(由左到右的主旋律);

11 stanfordNLP

句子领会、自动问答系统、机译、句法分析、标明、心绪剖判、文本和视觉场景和模型, 以至自然语言管理数字人文社科中的应用和测算。

查找引擎改换了累累人的上网情势,之前只要你要上网,恐怕得记住非常多的域名依然IP。可是今后风流洒脱旦您想访谈有个别网址,首先想到的是透过查找引擎实行入眼字搜索。比如自身想访谈叁个名叫村中少年的博客,那么只要在查找引擎输入村中少年那类关键词就足以了。图1是搜索村中少年博客时候的意义图:

2.2.5 权重战略:TF-IDF方法

1,词向量空间模型:将文件中的词调换为数字,整个文本集调换为维度相等的词向量矩阵(老妪能解,抽出出不另行的每种词,以词出现的次数表示文本)
2,归生气勃勃化:指以概率的款式表示,举例:0,1/5,0,0,1/5,2/5,0,0,也叫做:词频TF(仅针对该文书档案自己)
3,词条的文书档案频率IDF: 针对富有文书档案的词频

2)逆向最大相配法(由右到左的偏侧);

12 APache OpenNLP

Apache的OpenNLP库是自然语言文本的拍卖借助机器学习的工具包。它帮忙最广大的NLP任务,如断词,句子切分,部分词性标记,命名实体提取,分块,分析和替代消解。

句子探测器:句子检验器是用来检查评定句子边界

标识生成器:该OpenNLP断词段输入字符系列为标识。常是那是由空格分隔的单词,但也许有分化。

名称寻觅:名称查找器可检查评定文本命名实体和数字。

POS标记器:该OpenNLP POS标明器使用的概率模型来预测准确的POS标识出了标签组。

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,但尚无点名其内部结构,也尚无其在主句成效。

分析器:尝试深入分析器最简单易行的法子是在命令行工具。该工具仅用于演示和测量检验。请从大家网站上的意大利语分块

金沙互联网 3

TF-IDF权重攻略:总结文本的权重向量

1,TF-IDF的含义:词频逆文书档案频率。如若有个别词在风流倜傥篇作品中出现的频率高(词频高),而且在另外小说中少之甚少出现(文书档案频率低),则认为该词具备很好的品类区分技术,符合用来分类。IDF其实是对TF起抵消效率。
2,词频TF的定义:某三个加以的辞藻在该公文中冒出的效用(对词数的归大器晚成化)
3,逆文件频率IDF:某生龙活虎一定词语的IDF,由总文件数除以带有该词语的文书的多寡,再将商取对数
4,TF-IDF的计算:TF与IDF的乘积
5,将分词后的长久化语言材料库文件dat利用TF-IDF战略转向,并持久化的代码见文件

#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是一个基于Java的全文音讯寻找工具包,它不是叁个完完全全的查究应用程序,而是为您的应用程序提供索引和查找效果。Lucene 近日是 Apache Jakarta(吉隆坡) 家族中的一个开源项目。也是目前极端盛行的基于Java开源全文字笔迹查证索工具包。

眼前早就有许多应用程序的探求效果是基于 Lucene ,举个例子Eclipse 援救系统的寻觅作用。Lucene可感觉文本类型的数 据构建目录,所以你风姿洒脱旦把你要索引的数码格式转变的文本格式,Lucene 就能够对您的文书档案实行索引和寻找。

乙巳革命部分就是匹配上查找关键词的一些,一个页面能够显得 十二个条文,每一个条指标标题便是呼应网址网址的的 title,对应网页的 <title></title> 中间的剧情,每种条款所对应的盈余文字部分便是网址的 deion,是网页中诸如 <meta name="deion" content= 的片段。

2.2.6 使用节约能源贝叶斯分类模块

常用的文本分类方法:kNN最近邻算法,朴素贝叶斯算法,扶持向量机算法

本节增选朴素贝叶斯算法进行文本分类,测验集随机选用自练习集的文书档案会集,各类分类取十一个文档

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

(差别点: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

实行多项式贝叶斯算法进行测量检验文本分类,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),"%"

仍为能够将上述各样方法相互结合,比如,能够将正向最大相配方法和逆向最大相配方法结合起来构成双向匹配法。由于普通话单字成词的性状,正向最小相配和逆向最小相配日常比很少使用。经常说来,逆向相称的切分精度略高柳盈瑄向相配,碰到的歧义现象也相当少。总括结果注明,单纯施用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯施用逆向最大相称的错误率为56E。但这种精度还远远不能够满足实际的须要。实际运用的分词系统,都以把机械分词作者为日新月异种初分手腕,还需经过采纳种种其余的语言音信来进一步提升切分的精确率。

14 Apache Solr

Solr它是后生可畏种开放源码的、基于 Lucene Java 的追寻服务器。Solr 提供了规模找出(就是总括)、命中分明展现况兼协助多样出口格式。它轻松安装和陈设, 而且附带了三个基于HTTP 的保管分界面。能够应用 Solr 的显现不错的为主搜索作用,也能够对它实行扩大进而满意集团的急需。

Solr的特征包涵:

•高等的全文字笔迹核查索效果

•专为MediaTek量的网络流量进行的优化

•基于开放接口(XML和HTTP)的正规化

•综合的HTML管理分界面

•可伸缩性-能够使得地复制到别的八个Solr搜索服务器

•使用XML配置达到灵活性和适配性

•可扩张的插件种类 solr粤语分词

查找引擎的办事原理正是首先将互联网络海高校部分的网页抓取下来,并依据一定的目录实行仓库储存产生快速照相,种种条约标标题正是原网址title(经常是 60 个字节左右,也就是 30 个汉字或然 60 各立陶宛(Lithuania)语字母,当然寻找引擎也会对于 title 做一定的管理,举个例子去除一些空头的词),条款标陈诉部分通常对应原网站deion。

2.2.7 分类结果评估

机器学习世界的算法评估的目标:
(1)召回率(查全率):检索出的相关文书档案数和文书档案库中保有的相关文书档案数的比率,是衡量检索系统的查全率
召回率=系统查找到的相关文件/系统全体相关的文书档案总的数量
(2)准确率(精度):检索出的连锁文书档案数与搜索出的文书档案总的数量的比值
准确率=系统查找到的连带文件/系统全体检索到的文件总量
(3)Fp-Measure
Fp=(p2 1)PPRADO/(p2P 奔驰M级),P是正确率,汉兰达是召回率
p=1时,就是F1-Measure
文件分类项目标分类评估结果评估: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

意气风发种办法是改正扫描格局,称为特征扫描或标识切分,优先在待剖析字符串中分辨和切分出部分分包生硬特征的词,以这个词作为断点,可将原字符串分为非常小的串再来进机械分词,进而收缩相配的错误率。另意气风发种情势是将分词和词类标记结合起来,利用丰硕的词类音信对分词决策提供扶持,而且在注解进度中又扭曲对分词结果进行查验、调解,进而相当大地提升切分的准确率。

15 机器学习降维

主要特点选用、随机森林、主成分深入分析、线性降维

当在追寻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称,将切合相配的网页遵照个网页的权重分页举办展示。当然网页的权重包括众多地方,譬喻广告付费类权重就可怜的高,平日会在靠前的岗位展现。对于经常的网址,其权重包涵网页的点击次数,以致和要紧词相配的程度等来支配彰显的左右相继。

2.3 分类算法:朴素贝叶斯

本节重大斟酌朴素贝叶斯算法的基本原理和python完结

对此机械分词方法,能够创立贰个相似的模型,在这里上面有正式的学术杂谈,这里不做详细解说。

16 领域本体营造方式   

1 明确领域本体的行业内部领域和范围

2 思考复用现成的本体

3 列出本体涉及领域中的主要术语

4 定义分类概念和概念分类档案的次序

5 定义概念之间的关系

寻觅引擎会去和网页的怎样内容进行匹配吗?如前方所述,日常是网页的 title、deion 和 keywords。由于关键词相配的品位越高的网址显示在前的可能率十分大,因而不菲网址为了增加和煦的名次,都会实行SEO 的优化,而 title、deion 和 keywords 是 SEO 优化的根本方面。至于不可描述网址,更是如此。有段日子《中华夏族民共和国令人忧虑图鉴》那篇文章中也波及。由于搜索引擎并不会公开接受以致赌钱、深红网站广告制作费让她们排到前边。所以那个网址只可以接纳SEO,强行把温馨刷到前边。直到被搜寻引擎发现,赶紧对它们“降权”管理。尽管如此,这几个风骚网址即使能把温馨刷到前四个人黄金年代多个钟头,就可以看到大赚一笔。

2.3.1 贝叶斯公式推导

朴素贝叶Sven本分类的想想:它以为词袋中的两两词之间是互为独立的,即五个对象的特征向量中的每个维度都以并行独立的。
省力贝叶斯分类的概念:
(1),设x={a1,a2,^am}为一个待分类项,而种种a为x的一个特色属性
(2),有项目会集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

-- 总计第(3)步的各种条件概率:
(1)找到三个已知分类的待分类集合,即演习集
(2)总结获得在家家户户品类下的后生可畏旭日东升特征属性的典型化概率推测,即:
P(a1|y1),P(a2|y2),……,P(am|y1)
P(a1|y2),P(a2|y2),……,P(am|y2)
……
(3),假如每一个特征属性是条件独立的,依据贝叶斯定理有:
P(yi|x) = P(x|yi)*P(yi)/P(x)
分母对于具备项目为常数,故只需将分子最大化就能够

故,贝叶斯分类的流程为:
率先品级 : 演习多少变化练习样板集:TF-IDF
第二品级: 对每种门类总计P(yi)
其三等第:对各种特征属性总括有所划分的准则可能率
第四品级:对每个品种计算P(x|yi)P(yi)
第五等第:以P(x|yi)P(yi)的最大项作为x的所属类别

2、基于了然的分词方法

17 创设领域本体的知识工程措施:

重要特点:本体越来越强调分享、重用,可感到不一样连串提供风度翩翩种统意气风发的语言,由此本体塑造的工程性更为明显。

艺术:近来结束,本体育工作程中相比知名的二种形式包蕴TOVE 法、Methontology方法、骨架法、IDEF-5法和七步法等。(好多是手工业创设领域本体)

现状: 由于本体育工作程到近日截至仍处于相对不成熟的等第,领域本体的建设还处在探寻期,因而构建进程中还设有着无数难题。

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。

由上述剖析可以预知 title、deion 和 keywords 等一些第生机勃勃的网页新闻对于不可描述网址的话都是通过专心设计的,和网页所要表述内容的相配度特别之高。越发比非常多网址在外国有个别国家是官方的,由此对此经营那个网址的人手的话,优化这几个信息一定是一定。小编早已看过风流浪漫份数据展现在某段时间某寻找引擎前十名中,绝大好多的色情相关的。由此大家得以将其视作重视的语言质感新闻。

2.3.2 朴素贝叶斯算法完结

样例:使用轻巧的乌Crane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

这种分词方法是经过让Computer模拟人对句子的掌握,到达识别词的作用。其基本思量正是在分词的还要拓宽句法、语义深入分析,利用句法消息和语义音信来拍卖歧义现象。它平日包涵多个部分:分词子系统、句德文义子系统、总控部分。在总控部分的和谐下,分词子系统能够拿走有关词、句子等的句法和语义音信来对分词歧义进行决断,即它模拟了人对句子的敞亮进程。这种分词方法须要动用多量的言语文化和新闻。由于汉语语言文化的含糊、复杂性,难以将各样语言新闻公司成机器可径直读取的样式,由此近年来基于通晓的分词系统还地处试验阶段。

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