文章目录 前言 基于统计 单标签多分类 多标签多分类 机器学习 补充 全部分析结果比较 阅读扩展：半监督词分类算法 前言 场景 根据关键词来判断一个标题属于什么类型的文章 例如 《小米雷军用苹果被吐槽，官方回应：不用就是不关心产品》标题里出现 小米和 苹果，则大概率认为该文章的主题是手机，而此处就是要用 算法找出【小米、苹果】这类词及其对应的主题 常用方法 基于统计、监督分类模型（贝叶斯…）、半监督、无监督模型（词向量…） 代码+语料+结果 https://github.com/AryeYellow/NLP/tree/master/classification/word_clf 基于统计 单标签多分类 from collections import Counter from jieba impo
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本文探讨Python在监督学习中的应用，特别是针对词分类任务。涵盖了单标签和多标签多分类的统计方法，以及机器学习算法的应用。文章还提供了全部分析结果的比较，并延伸讨论了半监督词分类算法，旨在通过这种方法找出更多的情感词如‘新鲜’、‘甜’、‘坏’、‘烂’。
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