AI 十三、Python中，项目实战：企业知识库构建二

进一步优化和扩展企业知识库系统，可以通过以下几个方面来提升系统的功能和性能：

1. 文本分类与标签生成

文本分类和标签生成是提高文档检索效率的重要手段。通过机器学习模型（如scikit-learn或spaCy）对文档进行分类，我们可以自动为文档生成相关标签，并为后续的检索提供支持。

1.1 使用 scikit-learn 进行文本分类

我们可以使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer和LogisticRegression模型对文档进行文本分类。首先，构建一个分类模型，并使用它对文档进行标签生成。

安装 scikit-learn 和 pandas：

pip install scikit-learn pandas

文本分类模型代码（示例）：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
import pickle

# 假设你已经有一份文档和标签数据集
data = {
   
    'text': ["This is a finance report.", "Healthcare news update.", "Technology is evolving fast.", "The stock market is doing well."],
    'label': ["Finance", "Healthcare", "Technology", "Finance"]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用TF-IDF向量化文本
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
y = df['label']

# 数据集拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = model.predict(X_test)
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