自然语言项目之Python语种检测代码实现

湾区人工智能

于 2018-06-11 09:21:28 发布

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分类专栏： python项目自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BTUJACK/article/details/80647356

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该博客介绍了如何使用Python进行语种检测，通过Sklearn库的CountVectorizer抽取1-gram和2-gram特征，结合MultinomialNB分类器进行训练和预测。项目数据来源于Twitter，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语和荷兰语六种语言。代码中定义了LanguageDetector类，用于数据预处理、特征抽取和模型训练，并展示了预测德语句子和模型得分的例子。

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#Python语种检测项目数据来源：
#https://blog.youkuaiyun.com/btujack/article/details/80643211

import re       #用正则表达式，去掉噪声数据

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer         #抽取出来有用的特征啦，我们抽取1-gram和2-gram的统计特征
from sklearn.model_selection import train_test_split  #sklearn自带的分割函数。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB       #把分类器import进来并且训练


class LanguageDetector():

    def __init__(self, classifier=MultinomialNB()):
        self.classifier = classifier
        #在降噪数据上抽取出来有用的特征啦，我们抽取1-gram和2-gram的统计特征
        self.vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,2), max_features=1000, preprocessor=self._remove_noise)

    def _remove_noise(self, document):
        noise_pattern = re.compile("|".join(["http\S+", "\@\w+", "\#\w+"]))  #\S+表示非空白字符，\@\w+表示@后面的所有字符.noise_pattern是一个删除规则
        clean_text = re.sub(noise_pa

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