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韦德官网1946华语分词与停用词的职能

原标题:用机器学习如何识别不可描述的网址

本章知识点:汉语分词,向量空间模型,TF-IDF方法,文本分类算法和商酌指标
动用的算法:朴素的贝叶斯算法,KNN近年来邻算法
python库:jieba分词,Scikit-Learning
本章指标:达成迷你的文本分类体系
本章首要教学文本分类的完好流程和有关算法

 转自:

(转 )十分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:日前自然语言处理行当前进生机勃勃,集镇接受普遍。小编学习以来写了非常多文章,随笔深度档次各异,前日因为某种须要,将小说全体看了贰遍做个规整,也堪称概述。关于这个标题,博客里面都有详尽的稿子去介绍,本文只是对其种种部分中度总结梳理。(本文原创,转发申明出处十秒钟学习自然语言管理概述 
)

全文大约3500字。读完只怕供给上边那首歌的岁月


首先什么是中文分词stop word?

1 什么是文本发现?

文本开采是音信发掘的叁个研商分支,用于基于文本音讯的学问开采。文本发现的希图工作由文本搜罗、文本深入分析和特色修剪多个步骤组成。最近钻探和平运动用最多的二种文本发现技术有:文档聚类、文书档案分类和摘要收取。

前两天教授节,人工智能头条的有个别精气神法人股东粉群里,大家纷繁向当年为大家启蒙、给大家带给欢娱的先生们发挥感谢之情。

2.1 文本发掘和文书分类的概念

1,文本开采:指从大气的文书数据中收取事前未知的,可领略的,最后可应用的文化的经过,同期选用那个知识更加好的集体消息以便以后参照他事他说加以考查。
简短,就是从非构造化的文件中寻找知识的历程
2,文本发现的分割领域:寻觅和音信搜索(I奥德赛卡塔尔,文本聚类,文本分类,Web开掘,消息抽取(IE卡塔尔(英语:State of Qatar),自然语言管理(NLP卡塔尔(英语:State of Qatar),概念提取。
3,文本分类:为客商给出的各类文书档案找到所属的不易种类
4,文本分类的采纳:文本检索,垃圾邮件过滤,网页分层目录自动生成元数据,主题材料检查评定
5,文本分类的秘籍:一是依据格局系统,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绝,而汉语是以字为单位,句子中有所的字连起来本事描述贰个意思。举个例子,阿尔巴尼亚语句子I
am a
student,用普通话则为:“笔者是一个学子”。计算机能够很简短通过空格知道student是一个单词,可是不能够相当轻巧明白“学”、“生”多少个字合起来才表示二个词。把中文的汉字连串切分成有含义的词,正是汉语分词,有些人也堪称切词。笔者是三个学子,分词的结果是:我是 叁个 学子。

2 什么是自然语言管理?

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的三个重中之重趋势。它研商人与Computer之间用自然语言举办实用通讯的批评和办法。融语言学、Computer科学、数学等于意气风发体的不利。
自然语言管理原理:形式化描述-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、自然语言掌握、人机对话、音信寻找、文本分类、自动文章摘要等。

无数人表示,他们的硬盘里,至今还保留着此时她俩上课时候的录制。有部分现行网站上曾经很难找到了,于是我们又干扰开始相互交换跟随这么些导师深造实行的心得心得。

2.2 文本分类项目

其次普通话分词和搜索引擎论及与影响!

3 常用中文分词?

汉语文本词与词之间平素不像拉脱维亚语那样有空格分隔,因而不菲时候普通话文本操作都关系切词,这里收拾了一些汉语分词工具。
Stanford(直接动用C昂科雷F 的方式,特征窗口为5。) 

中文分词工具(个人推举)

南开语言云

得心应手分词

皇天分词  ICTCLAS(中国中国科学技术大学学)中文词法深入分析类别 

IKAnalyzer(Luence项目下,基于java的) 

FudanNLP(复旦卡塔尔国

韦德官网1946 1

华语语言的文书分类手艺和流程:

1)预管理:去除文本的噪声音信:HTML标签,文本格式转换
2)中文分词:使用中文分词器为文本分词,并剔除停用词
3)创设词向量空间:计算文本词频,生成文书的词向量空间
4 卡塔尔权重战术--TF-IDF方法:使用TF-IDF开掘特征词,并收取为反映文书档案主题的天性
5)分类器:使用算法练习分类器
6)评价分类结果:分类器的测量检验结果剖判

中文分词到底对寻觅引擎有多大影响?对于搜索引擎来讲,最重要的并不是找到全数结果,因为在上百亿的网页中找到全体结果还没有太多的意思,未有人能看得完,最要害的是把最相关的结果排在最前方,那也叫做相关度排序。中文分词的纯粹与否,平常直接影响到对搜索结果的相关度排序。小编近些日子替朋友找一些关于日本和服的资料,在追寻引擎上输入“和服”,获得的结果就意识了无数难题。

4 词性标明方式?句法解析方法?

规律描述:标记豆蔻梢头篇小说中的句子,即语句声明,使用标记方法BIO标记。则观察类别X正是叁个语料库(此处若是意气风发篇随笔,x代表小说中的每一句,X是x的集结),标志体系Y是BIO,即对应X类别的鉴定区别,进而得以依靠准则可能率P(标记|句子卡塔尔,估计出科学的句子标记。  

无人不晓,这里针对的是连串状态,即CGL450F是用来注脚或瓜分体系构造数据的可能率化构造模型,CLX570F能够看成无向图模型大概Marco夫随飞机场。
 
用过C传祺F的都晓得,CPAJEROF是叁个类别标明模型,指的是把二个词类别的种种词打上一个标志。平时通过,在词的左右开三个小窗口,遵照窗口里面包车型客车词,和待标明词语来贯彻特征模板的提取。最后经过特色的三结合决定需求打地铁tag是什么样。

禅师最喜爱的教师职员和工人

2.2.1 文本预管理:

文本管理的为主任务:将非构造化的文件调换为布局化的样式,即向量空间模型

文本管理以前必要对两样板类的文件进行预管理

小谈:中文分词手艺

5 命名实体识别?二种主流算法,C索罗德F,字典法和混合方法  

1 CRAV4F:在CTiguanF for Chinese
NERubicon这些任务中,提取的性状相当多是该词是不是为华夏人名姓氏用字,该词是或不是为中夏族名名字用字之类的,True
or
false的脾性。所以三个可靠的百家姓的表就可怜第大器晚成呀~在国内行家做的累累试验中,效果最棒的全名能够F1推断到达70%,最差的单位名达到85%。
 

2
字典法:在NEPRADO中正是把每一个字都当开始的字放到trie-tree中查叁回,查到了不畏NE。中文的trie-tree须求实行哈希,因为中文字符太多了,不像丹麦语就28个。
 

3
对六类区别的命名实体接收不等同的一手进行拍卖,举例对于人名,实行字级其他标准化可能率计算。
  国语:浙大(语言云)上海农林大学    Türkiye Cumhuriyeti语:stanfordNE索罗德等

新兴禅师想起来,另一人工智能头条的动感法人代表粉群西面世界里,有人提到过他写了生龙活虎篇Chat,利用
NLP 来鉴定识别是惯常网址和不得描述网址,还挺有一点点看头,一同来探访吧。

文本预管理的步子:

1,选用项理的文书的限量:整个文书档案或内部段落
2,创立分类文本语言材料库:
教练集语言材质:已经分好类的公文财富。(文件名:train_corpus_small)
测量检验集语言材质:待分类的公文语言质感(本项指标测量检验语言材质随机选自练习语言质感)(文件名:test_corpus)
3,文本格式调换:统风度翩翩更动为纯文本格式。(注意难点:乱码)
4,检验句子边界:标识句子停止

中文分词本事归于 自然语言拍卖手艺层面,对于一句话,人能够由此投机的知识来精通如何是词,哪些不是词,但哪些让Computer也能领略?其管理进程正是分词算法。

7 基于主动学习的中医文献句法识别研商  

7.1 语言材料库知识?       

韦德官网1946,语言质感库作为四个大概四个使用指标而极度搜罗的,有必然布局的、有表示的、可被计算机程序检索的、拥有自然范围的语言材质的会集。
   

语言材料库划分:① 时间分开② 加工深度划分:评释语言材料库和非标准化明语言材质库③
构造划分⑤ 语种划分⑥ 动态更新程度划分:参照他事他说加以考察语言材质库和监督检查语言材质库    

语言材料库构建规范:①   代表性②   结构性③   平衡性④   规模性⑤  
元数据:元数据对       

语料评释的得失

①   优点: 钻探方便。可选拔、功用两种性、深入分析清楚。

②   短处:
语言材质不创造(手工业标明准确率高而豆蔻梢头致性差,自动或然电动申明黄金时代致性高而正确率差)、标记不等同、正确率低

 7.2 条件随飞机场消除标明难题?      

标准随飞机场用于体系标记,中文分词、中文士名识别和歧义务消防队解等自然语言管理中,表现出很好的意义。原理是:对给定的观望种类和标明系列,建构标准可能率模型。条件随飞机场可用以分歧预测难点,其深造格局日常是庞大似然测度。
     

自己爱中华,进行系列证明案例教学条件随飞机场。(法则模型和总计模型难点)   

条件随飞机场模型也供给缓和多个着力难题:特征的精选(表示第i个观察值为“爱”时,相对yi,yi-1的符号分别是B,I),参数训练和平解决码。
    

7.3 隐马尔可夫模型      

采纳:词类标记、语音识别、局地句法深入分析、语块剖析、命名实体识别、新闻收取等。应用于自然科学、工程本领、生物科学技术、公用工作、信道编码等八个世界。
  

马尔可夫链:在自由进度中,各样语言符号的产出可能率不相互独立,每一种随机试验的一时一刻事态信任于以前事态,这种链便是马尔可夫链。
  

多元马尔科夫链:思考前三个言语符号对后贰个言语符号现身概率的影响,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
     

隐马尔可夫模型观念的多个难题 

标题1(似然度难题):给三个HMM λ=(A,B)
和叁个考查种类O,显著侦察系列的似然度难题 P(O|λ卡塔尔(قطر‎ 。(向前算法消释)
         

难题2(解码难题):给定三个入眼连串O和一个HMM
λ=(A,B),找寻最棒的隐藏状态类别Q。(Witt比算法解决)          

难题3(学习难点):给定四个观看比赛系列O和三个HMM中的状态集结,自动学习HMM的参数A和B。(向前向后算法清除)

7.4 Viterbi算法解码      

思路:

1 总计时间步1的Witt比可能率

2 计算时间步2的Witt比可能率,在(1) 功底测算

3 总括时间步3的Witt比概率,在(2) 根基估测计算

4 Witt比反向追踪路线         

维特比算法与前行算法的界别:     

(1)Witt比算法要在前面路线的票房价值中甄选最大值,而向前算准绳总计其总的数量,除却,Witt比算法和前行算法同样。
    

(2)维特比算法有反向指针,找寻藏身状态路线,而向前算法未有反向指针。
     

HMM和维特比算法解决随机词类标明难题,利用Viterbi算法的国语句法注明  

7.5 体系证明方式       参照上面词性标记    

7.6 模型评价格局      

模型:方法=模型+策略+算法   

模型难点提到:练习固有误差、测量检验相对误差、过拟合等难题。平常将学习方法对未分明的数据的展望手艺称为泛化技艺。

模型评价参数:      

精确率P=识别准确的数码/全部识别出的数额   

错误率 =识别错误的多寡/全体鉴定分别出的数据   

精度=识别准确正的数码/识别精确的数码      

召回率RAV4=识别准确的多寡/整体对的的总数(识别出+识别不出的)   

F度量=2PR/(P+R)      

多少正负均衡符合正确率    数据不均切合召回率,精度,F衡量   

三种模型评估的措施:

K-折交叉验证、随机二回抽样评估等    ROC曲线评价多个模型好坏  

互联网中包蕴着海量的内容新闻,基于那些新闻的挖沙始终是过多世界的切磋火热。当然区别的圈子急需的消息并不相符,有的钻探须求的是文字音讯,有的研究须求的是图表音讯,有的商讨供给的是节奏新闻,有的研商要求的是录像消息。

2.2.2 中文分词介绍

1,粤语分词:将一个汉字连串(句子)切分成八个独立的词(普通话自然语言管理的主题难题)
2,普通话分词的算法:基于概率图模型的规范化随飞机场(CEscortF)
3,分词后文本的布局化表示:词向量空间模型,核心模型,依存句法的树表示,EnclaveDF的图表示
4,本项指标分词系统:接受jieba分词
5, jieba分词协助的分词格局:默许切分,全切分,寻觅引擎切分
6,jieba分词的代码见文件:对未分词语言材质库进行分词并长久化对象到贰个dat文件(创设分词后的语言质地文件: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"


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

# 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

现存的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于精晓的分词方法和依照总括的分词方法。

8 根据文本管理技巧的大学生斯洛伐克语等第考试词汇表营造体系  

造成对二〇〇一--二〇一〇年17套GET真题的主干单词收取。此中饱含数据洗涤,停用词处理,分词,词频总括,排序等常用方法。真题算是布局化数据,有一定法则,比比较简单于管理。此进度实际上正是数量洗濯进度)最终把具有单词聚集汇总,再去除如:a/an/of/on/frist等停用词(中文文本处理也必要对停用词处理,诸如:的,地,是等)。管理好的单词进行去重和词频总括,最终再利用互联网工具对罗马尼亚语翻译。然后依据词频排序。
   

8.1 Apache Tika?      

Apache
Tika内容抽取工具,其精锐之处在于能够管理种种文件,此外节约您越来越多的年月用来做主要的作业。
  

Tika是一个内容解析工具,自带周密的parser工具类,能深入分析基本具备家常便饭格式的文本
  

Tika的效果与利益:•文档类型检测   •内容提取  •元数据提取  •语言检验

8.2 文本词频计算?词频排序方法?      

算法理念:

1 历年(二〇〇四—二〇〇八年)GET考试真题,文书档案格式不生龙活虎。互连网搜罗                

2
对全数格式不风流倜傥的文书档案举办计算管理成txt文书档案,格式化(去除汉字/标点/空格等非西班牙语单词)和去除停用词(去除8九十一个停用词)管理。
               

3
对保洁后的单词进行去重和词频总括,通过Map总结词频,实体存款和储蓄:单词-词频。(数组也能够,只是面前碰着极度大的多寡,数组存在越界难题)。排序:依照词频大概字母

4
提取中央词汇,大于5的和小于23次的多少,能够协调创立阈值。遍历list<实体>列表时候,通过获得实体的词频属性决定选择词汇表尺寸。
               

5 最后一步,中俄语翻译。     

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2.2.3 Scikit-Learn库简介

1、基于字符串相称的分词方法

9 俭朴贝叶斯模型的公文分类器的规划与落到实处  

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  

-->操练文本预管理,构造分类器。(即对贝叶斯公式完毕公文分类参数值的求解,权且不知道不妨,下文精解)
 

-->布局预测分类函数  

-->对测量检验数据预管理  

-->使用分类器分类    

对此一个新的训练文书档案d,毕竟归于如上多个门类的哪些品种?我们得以借助贝叶斯公式,只是此刻变动成现实的对象。
   

> P( Category | Document卡塔尔(قطر‎:测验文书档案归属某类的概率    

> P(
Category卡塔尔卡塔尔(英语:State of Qatar):从文书档案空间中随心所欲抽出二个文书档案d,它归属连串c的可能率。(某类文书档案数目/总文书档案数目)
   

> (P ( Document | Category
卡塔尔:文书档案d对于给定类c的票房价值(某类下文书档案中单词数/某类中总的单词数)    

>
P(Document卡塔尔:从文书档案空间中随便抽出一个文档d的票房价值(对于种种项目都平等,可以忽视不总计。那个时候为求最大似然概率)
   

>  C(d)=argmax
{P(C_i)*P(d|c_i卡塔尔国}:求出相似的贝叶斯各种类其他可能率,比较获取最大的可能率,那个时候文书档案归为最差不离率的风流洒脱类,分类成功。
 

综述

1.  事情未发生前搜聚管理数据集(涉及互连网爬虫和国文切词,特征选用)      

2.  预管理:(去掉停用词,移除频数过小的词汇【依照具体意况】)      

3.  尝试进度:

数量集分两局地(3:7):四分一当做测验集,七成充作战演练练集         

追加置信度:10-折交叉验证(整个数据集分为10等份,9份联合为练习集,余下1份看成测验集。风流倜傥共运转拾玖遍,取平均值作为分类结果)优劣势相比较剖判     

  1. 商议规范:          

宏评价&微评价          

平整因子

9.3 临蓐模型与识别模型差别       

1)坐蓐式模型:直接对贰只遍及进行建立模型,如:隐马尔科夫模型、Marco夫随飞机场等
      

2)决断式模型:对准绳分布实行建立模型,如:条件随飞机场、接济向量机、逻辑回归等。
         

扭转模型优点:1)由协助进行布满2)收敛速度相当慢。3)能够应付隐变量。
劣势:为了测度准确,样板量和计算量大,样品数量非常多时候不提议采纳。
         

识别模型优点:1)总括和范本数量少。2)精确率高。劣势:收敛慢,不能够针对隐变量。
 

9.4 ROC曲线      

ROC曲线又叫选拔者操作特征曲线,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,纵坐标参数是真的例率。曲线越走近对角线(随机估摸线)模型越不好。
     

好的模型,真正比例比超多,曲线应是陡峭的从0开端回涨,后来遇见真正比例更少,假正比例元组越多,曲线平缓变的更是水平。完全正确的模型面积为1

正文就是依照网页的文字新闻来对网址举行归类。当然为了简化难题的复杂,将以一个二分类问题为例,即怎样鉴定识别一个网址是不足描述网址或许常常网址。你只怕也注意
QQ
浏览器会提示客户访谈的网址只怕会蕴藏色情音信,就可能用到相符的不二秘籍。此次的享受首要以斯拉维尼亚语网址的网址开展分析,主假设那类网址在国外的有的国家是合法的。别的语言的网址,方法肖似。

1,模块分类:

1)分类和回归算法:广义线性模型,扶助向量机,kNN,朴素贝叶斯,决策树,特征询取
2)聚类算法:K-means
3)维度约简:PCA
4)模型选择:交叉验证
5)数据预管理:规范化,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

这种格局又称作机械分词方法,它是依照一定的计划将待解析的方块字串与三个“丰富大的”机器词典中的词条举办配,若在词典中找到有些字符串,则相配成功(识别出多少个词)。按照扫描方向的不相同,串相称分词方法能够分成正向相称和逆向相配;根据不一样尺寸优先相称的情状,能够分成最大(最长)匹配和微小(最短)相配;依据是还是不是与词性标记进度相结合,又足以分成单纯分词方法和分词与标注相结合的欧洲经济共同体方法。常用的两种机械分词方法如下:

10 总括学知识

新闻图形化(饼图,线形图等)

聚集方向度量(平均值 中位数 众数 方差等)

概率

排列组合

分布(几何二项泊松正态卡方)

总结抽样

样板预计

就算核实

回归

生龙活虎,哪些音信是网址显要的语料信息

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:将文件表示为四个向量,该向量的每一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,以节约储存空间。依照停用词表去除,表可下载。代码见文件

1)正向最大相配法(由左到右的大势);

11 stanfordNLP

句子掌握、自动问答系统、机译、句法解析、注解、情绪解析、文本和视觉场景和模型,
以致自然语言管理数字人文社科中的应用和计量。

找出引擎校勘了无数人的上网方式,以前只要你要上网,恐怕得记住非常多的域名依旧IP。不过以后倘令你想寻访有些网址,首先想到的是透过搜寻引擎举行重大字寻找。举例笔者想拜候二个名字为村中少年的博客,那么意气风发旦在追寻引擎输入村中少年这类关键词就足以了。图1是研究村中少年博客时候的功能图:

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,整个文本集转变为维度相等的词向量矩阵(简单明了,收抽出不重复的各类词,以词现身的次数表示文本)
2,归风华正茂化:指以概率的花样表示,比如:0,1/5,0,0,1/5,2/5,0,0,也称为:词频TF(仅针对该文书档案自己)
3,词条的文书档案频率IDF: 针对具有文书档案的词频

2)逆向最大相配法(由右到左的趋势);

12 APache OpenNLP

Apache的OpenNLP库是自然语言文本的拍卖依据机器学习的工具包。它支持最广大的NLP职分,如断词,句子切分,部分词性标明,命名实体提取,分块,分析和顶替消解。

句子探测器:句子检验器是用于检查测量检验句子边界

标识生成器:该OpenNLP断词段输入字符类别为标记。常是那是由空格分隔的单词,但也许有分裂。

名称寻觅:名称查找器可检验文本命名实体和数字。

POS标明器:该OpenNLP
POS标记器使用的可能率模型来预测精确的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,但从没点名其内部构造,也从没其在主句成效。

解析器:尝试深入深入分析器最简便的点子是在命令行工具。该工具仅用于演示和测量试验。请从大家网址上的英文分块

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TF-IDF权重计策:总括文本的权重向量

1,TF-IDF的含义:词频逆文书档案频率。假使某些词在生龙活虎篇小说中现身的频率高(词频高),而且在别的小说中少之甚少现身(文档频率低),则以为该词具有很好的类型区分本事,符合用来分类。IDF其实是对TF起抵消效率。
2,词频TF的定义:某一个加以的辞藻在该文件中现身的频率(对词数的归后生可畏化)
3,逆文件频率IDF:某生机勃勃一定词语的IDF,由总文件数除以含有该词语的文本的数目,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质库文件dat利用TF-IDF战略转向,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)最少切分(使每一句中切出的词数最小)。

13 Lucene

Lucene是三个基于Java的全文新闻寻觅工具包,它不是叁个完好的物色应用程序,而是为您的应用程序提供索引和探求效果。Lucene
最近是 Apache Jakarta(洛杉矶卡塔尔国 亲族中的三个开源项目。也是当下最为盛行的基于Java开源全文字笔迹核算索工具包。

脚下曾经有好多应用程序的物色作用是依照 Lucene ,比方Eclipse
扶助系统的探求效果。Lucene可认为文本类型的数
据创建目录,所以你若是把您要索引的数量格式转变的文本格式,Lucene
就能够对你的文书档案进行索引和查找。

革命部分正是万分上搜索关键词的有些,贰个页面能够彰显 十八个条目,每种条指标标题正是对应网址网址的的 title,对应网页的
<title></title>
中间的内容,每种条款所对应的结余文字部分就是网站的 deion,是网页中诸如
<meta name="deion" content= 的部分。

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这段日子邻算法,朴素贝叶斯算法,扶助向量机算法

本节筛选朴素贝叶斯算法实行文本分类,测验集随机选拔自演练集的文档会集,每一个分类取10个文书档案

教练步骤和教练集相似:分词 (文件test_corpus卡塔尔 》生成文件词向量文件 》
生成词向量模型。

(不相同点:在教练词向量模型时,需加载练习集词袋,将测量试验集生成的词向量映射到演练集词袋的词典中,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

实践多项式贝叶斯算法举行测试文本分类,并回到分类精度,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),"%"

还足以将上述种种法子相互结合,譬如,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配法。由于中文单字成词的性状,正向最小相配和逆向最小相配平日少之甚少使用。常常说来,逆向相配的切分精度略高李樯向匹配,蒙受的歧义现象也相当少。总计结果注脚,单纯运用正向最大匹配的错误率为1/169,单盈利用逆向最大相配的错误率为三分之二45。但这种精度还远远不可能知足实际的内需。实际使用的分词系统,都以把机械分词作者为后生可畏种初分花招,还需经过利用种种别的的语言新闻来进一层升高切分的正确率。

14 Apache Solr

Solr它是意气风发种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜寻服务器。Solr
提供了规模寻觅(即是总结卡塔尔(英语:State of Qatar)、命中分明突显而且援救三种输出格式。它轻巧安装和配置,
何况附带了三个基于HTTP 的拘留分界面。能够使用 Solr
的变现不错的为主找出效果,也足以对它实行扩充从而满意公司的急需。

Solr的特点包罗:

•高端的全文字笔迹核算索效果

•专为MediaTek量的网络流量举办的优化

•基于开放接口(XML和HTTP)的正经八百

•综合的HTML管理分界面

•可伸缩性-可以行得通地复制到其余二个Solr寻觅服务器

•使用XML配置到达灵活性和适配性

•可扩充的插件体系 solr汉语分词

搜寻引擎的劳作规律正是第风华正茂将网络络绝大好多的网页抓取下来,并根据一定的目录进行仓库储存变成快速照相,各种条目款项标标题正是原网址title(平常是 60 个字节左右,也便是 30 个汉字也许 60
各立陶宛语字母,当然寻觅引擎也会对于 title
做鲜明的管理,比如去除一些不算的词),条指标叙述部分平时对应原网址deion。

2.2.7 分类结果评估

机器学习世界的算法评估的目的:
(1)召回率(查全率):检索出的连带文书档案数和文书档案库中有着的连带文书档案数的比率,是衡量检索系统的查全率
召回率=系统查找到的连带文件/系统具有相关的文书档案总的数量
(2)精确率(精度):检索出的有关文书档案数与搜索出的文书档案总量的比值
正确率=系统查找到的相干文件/系统具有检索到的公文总量
(3)Fp-Measure
Fp=(p2+1卡塔尔(英语:State of Qatar)POdyssey/(p2P+Tucson卡塔尔,P是准确率,ENVISION是召回率
p=1时,就是F1-Measure
文件分类项目的归类评估结果评估: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

后生可畏种方式是改正扫描格局,称为特征扫描或标志切分,优先在待剖析字符串中分辨和切分出大器晚成部分包括醒目特征的词,以那几个词作为断点,可将原字符串分为一点都不大的串再来进机械分词,进而裁减匹配的错误率。另黄金年代种办法是将分词和词类注解结合起来,利用充足的词类消息对分词决策提供补助,并且在申明进程中又反过来对分词结果开展考验、调度,进而不小地升高切分的正确率。

15 机器学习降维

重在特征选择、随机森林、主成分深入分析、线性降维

当在查究框中输加入关贸总协定协会键词时候,会去和其累积网页实行相配,将切合相配的网页遵照个网页的权重分页举办展示。当然网页的权重包涵众多上面,比如广告付费类权重就那一个的高,常常会在靠前的任务展现。对于平日的网站,其权重满含网页的点击次数,以至和首要词相配的水平等来调控展现的内外相继。

2.3 分类算法:朴素贝叶斯

本节首要钻探朴素贝叶斯算法的基本原理和python完结

对于机械分词方法,能够创造二个相通的模子,在这里上头有正式的学术随想,这里不做详细阐释。

16 领域本体创设立模型式   

1 鲜明领域本体的正经八百领域和规模

2 考虑复用现存的本体

3 列出本体涉及领域中的重要术语

4 定义分类概念和定义分类档案的次序

5 定义概念之间的涉嫌

招来引擎会去和网页的如何内容开展相称吗?如前方所述,经常是网页的
title、deion 和
keywords。由于首要词相称的水平越高的网址展现在前的概率相当大,因而不菲网站为了巩固协和的排行,都会进展SEO 的优化,而 title、deion 和 keywords 是 SEO
优化的首要方面。至于不可描述网址,更是如此。有段时光《中夏族民共和国令人顾虑图鉴》那篇文章中也涉及。由于搜索引擎并不会明白选用以致赌钱、铁灰网址广告制作费让他俩排到前边。所以这个网址只好接收SEO,强行把团结刷到后边。直到被寻觅引擎发掘,赶紧对它们“降权”管理。就算如此,这一个风骚网址假设能把团结刷到前几人黄金时代七个钟头,就可以见到大赚一笔。

2.3.1 贝叶斯公式推导

朴素贝叶斯文本分类的酌量:它认为词袋中的两两词之间是并行独立的,即贰个对象的特征向量中的每种维度都是互相独立的。
稳重贝叶斯分类的概念:
(1),设x={a1,a2,^am}为三个待分类项,而各样a为x的一个表征属性
(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)步的顺序条件可能率:
(1)找到三个已知分类的待分类会集,即演习集
(2)总结获得在挨门逐户项目下的次第特征属性的条件可能率推测,即:
P(a1|y1),P(a2|y2),……,P(am|y1)
P(a1|y2),P(a2|y2),……,P(am|y2)
……
(3),假若每一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)
分母对于全体体系为常数,故只需将分子最大化就可以

故,贝叶斯分类的流水生产线为:
先是等第 : 操练多少变动练习样品集:TF-IDF
第二等级: 对各种项目总计P(yi卡塔尔(قطر‎
其三等级:对每一个特征属性总括有所划分的尺度可能率
第四阶段:对每种门类总结P(x|yi卡塔尔(英语:State of Qatar)P(yi卡塔尔
第五阶段:以P(x|yi卡塔尔(英语:State of Qatar)P(yi卡塔尔国的最大项作为x的所属种类

2、基于精通的分词方法

17 构建领域本体的学识工程措施:

关键特征:本体更重申分享、重用,可认为不一致种类提供大器晚成种统风姿洒脱的语言,由此本体创设的工程性更为明朗。

方法:近期结束,本体育工作程中比较盛名的二种办法包涵TOVE
法、Methontology方法、骨架法、IDEF-5法和七步法等。(超多是手工业创设领域本体)

现状:
由于本体育工作程到近期截止依然处于在相对不成熟的阶段,领域本体的建设还处于索求期,因而塑造进程中还留存着广大标题。

办法成熟度:
以上常用方法的顺序为:七步法、Methontology方法、IDEF-5法、TOVE法、骨架法。

由上述解析能够驾驭 title、deion 和 keywords
等片段生死攸关的网页音讯对于不可描述网址的话都以通过专心设计的,和网页所要表述内容的相称度特别之高。特别非常多网址在国外有个别国家是官方的,因而对此经营那个网站的人手的话,优化那个音讯一定是必定。笔者一度看过生机勃勃份数据呈现在某段时间某搜索引擎前十名中,绝大多数的香艳相关的。由此大家得以将其看作主要的语料消息。

2.3.2 朴素贝叶斯算法达成

样例:使用轻易的Slovak语语料作为数据集,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

这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的掌握,达到识别词的意义。其核心思忖正是在分词的同一时间张开句法、语义深入分析,利用句法消息和语义新闻来拍卖歧义现象。它平常满含多个部分:分词子系统、句Hungary语义子系统、总控部分。在总控部分的调弄整理下,分词子系统能够博得有关词、句子等的句法和语义新闻来对分词歧义举办推断,即它模拟了人对句子的敞亮进度。这种分词方法必要动用大量的言语文化和音信。由于中文语言文化的含糊、复杂性,难以将各类语言音信公司成机器可径直读取的花样,因而近年来基于精通的分词系统还处于试验阶段。

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