Spark机器学习+中文分词实现文本分类

最新推荐文章于 2025-05-19 16:11:45 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yellow_python/article/details/115213352
该博客介绍了一个使用Scala编写的中文分词算法，并将其与SparkML结合，通过TFIDF编码和逻辑回归实现文本分类。提供了完整的代码下载链接、代码架构图以及分词和预测效果的打印。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

1、极简样例代码

  1. Scala手写中文分词算法
  2. 继承org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer，重写createTransformFunc
  3. 中文分词+TFIDF编码+逻辑回归 => 实现文本分类
import org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer

class Jieba(var w2f: Map[String<
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机器学习 —— 基于Spark ML 的文本分类实现语境分类【实用】
认知 行动 坚持
07-27 583
前提了解，为什么会有文本分类？ 什么是 Word Embedding ？ 在说明 Word2vec 之前，需要先解释一下 Word Embedding。 它就是将“不可计算”“非结构化”的词转化为“可计算”“结构化”的向量。将现实问题转化为数学问题只是第一步，后面还需要求解这个数学问题。所以 Word Embedding 的模型本身并不重要，重要的是生成出来的结果——词向量。因为在后续的任务中会直接用到这个词向量。 什么是 Word2vec ？ Word2vec 是 Word Embedding 的
基于python利用支持向量机实现中文文本分类（附完整代码）
01-26 989
基于python利用支持向量机实现中文文本分类（附完整代码）
基于spark2.0文本分词+多分类模型
weixin_34202952的博客
04-16 933
文本分类 spark spark2.0开始引入dataframe作为RDD的上层封装，以屏蔽RDD层次的复杂操作，本文使用spark milib中ml机器学习库进行新闻文本多分类预测，包含数据预预处理，分词，标签和特征向量化转换、多分类模型训练（包含朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树和随机森林），分类预测和模型评估等完整的机器学习demo。本文分词方法选用HanLP分词工具包（文档丰富、算法公开、代码开...
Spark中文分词案例
a805814077的博客
03-31 2545
Spark利用ik对中文文本进行分词
Text2SQL在Spark NLP中的实现与应用：将自然语言问题转换为SQL查询的技术解析
最新发布
知来者逆的博客
05-19 1420
SQL 作为行业中最受欢迎的技能之一，随着数据量的指数级增长，其重要性日益凸显。然而，许多人缺乏编写 SQL 查询的知识或时间，导致大量数据无法被有效利用。Text2SQL 技术旨在通过自然语言接口，让用户能够直接用人类语言查询数据，从而简化这一过程。尽管当前最先进的模型在复杂数据集（如 Spider）上的准确率仅为 70%，但这一领域仍在不断发展。Spark NLP 作为增长最快的自然语言处理库之一，通过实现 IRNet 算法，提供了 Text2SQL 功能，帮助用户将自然语言查询转换为 SQL 语句。
Spark 中文分词
weixin_33910460的博客
02-12 1116
Spark 中文分词 一、导入需要的分词包 import org.ansj.domain.Term import org.ansj.recognition.impl.StopRecognition import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis 二、停用词过滤 def filter(stopWords: Array[String]): StopRecog...
Spark中文分词+文本分类.rar
03-25
Scala中文分词+SparkML逻辑回归 实现 中文文本分类
机器学习中的文本分类
03-04
机器学习中的文本分类
Java Spark ML实现的文本分类
马伟明的博客
06-01 1261
使用Java Spark ML实现的文本分类
基于Spark和机器学习的文本情感分析方法研究【附代码】
lagougongzuoshi的博客
12-12 704
其次是分词处理，这里选用了Ansj这款高效的中文分词工具，它能够准确识别句子中的词汇边界，同时支持自定义词典扩展，增强了对特定领域术语的支持；总的来说，最重要的就是定的题目要确保后续能够写的出来，写的顺畅。实验结果显示，在处理小规模数据集时，单机版Spark已经能够满足基本需求，但当面对更大体量的数据时，分布式架构的优势就显现出来了——不仅训练速度更快，而且内存占用更少，整体稳定性也更好。值得注意的是，所有这些操作均是在Spark单机模式和分布式集群环境下分别执行的，以便比较两者之间的性能差异。
Spark+Ansj中文分词Scala程序
29DCH的博客
02-24 1147
Spark下四种中文分词工具使用 hanLP ansj jieba fudannlp 推荐使用ansj，速度快而且效果好 另外jieba，hanLP效果也不错。 具体参考 ansj:https://github.com/NLPchina/ansj_seg HanLP:https://github.com/hankcs/HanLP 我的代码如下，加了scala连接mysql数据库查找、插入操作，添加...
【Spark学习笔记】Spark下的四种中文分词工具
不可能打工的博客
06-24 994
1. Spark下四种中文分词工具使用 hanLP ansj jieba fudannlp 2. 获取四种分词工具 在maven 项目工程下的 pom.xml文件中添加 点击import即可完成对前三种的获取 <dependency> <groupId>org.ansj</groupId> <artifactI...
Spark大数据中文分词统计Scala语言工程源码
08-20
参考网络资源使用IKAnalyzer分词组件，实现了在Spark框架下使用Scala语言对唐诗宋词等国学经典进行中文分词统计排序的功能，你可以轻松发现唐诗宋词中最常用的词是那几个。
Spark 大数据中文分词统计 （一） 开发环境搭建
DumbbellYang的专栏
08-13 4726
几年前搞BI项目时就听说过大数据技术，当时也买了书，可惜没有认真去学。几年5月份 开始，报名参加王家林老师的大数据蘑菇云行动，才算真正开始学习Spark，学习大数据技术。           网上很多Spark的例子都是经典的WordCount example，可惜都是拿那个英文的readme 文件，分行分词统计，对于中文其实并不适用。所以便想着写一个能处理中文的WordCount， 对一
机器学习 - 歌曲分类
Scarlett的博客
01-08 5181
1， 配置环境，需要安装两个包，     ① pydub, 命令：pip install pydub ----&gt;  把mp3格式文件转化为wav格式     ② python_speech_features ,命令：pip install python_speech_features \       -----&gt;完成傅里叶变化和梅尔倒谱(MFCC)     ③ 安装ffmpeg：   ...
基于Spark上的中文分词算法的实现
nuoyahadili8的博客
04-07 9977
此篇文章只是一份普通的实验报告，同时会对Jcseg中文分词使用进行分享。 实现目的 学习编写Spark程序，对中文文档分词词频的统计分析。 实现原理 实现步骤 （1）Jcseg分词 官方首页：https://code.google.com/p/jcseg/ 下载地址：https://code.google.com/p/jcseg/downloads/l
Spark MLlib实现的中文文本分类–Naive Bayes
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06-20 2144
关键字：spark mllib、文本分类、朴素贝叶斯、naive bayes 文本分类是指将一篇文章归到事先定义好的某一类或者某几类，在数据平台的一个典型的应用场景是，通过爬取用户浏览过的页面内容，识别出用户的浏览偏好，从而丰富该用户的画像。 本文介绍使用Spark MLlib提供的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，完成对中文文本的分类过程。主要包括中文分词、文本表示（TF-IDF）、模型训练、分类预测等。 中文分词 对于中文文本分类而言，需要先对文章进行分词，我使用的是IKAnalyzer中
Spark ML机器学习：Tokenizer分词器
大模型大数据攻城狮的专栏
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当我们的输入数据为文本（句子）的时候，我们会想把他们切分为单词再进行数据处理，这时候就要用到Tokenizer类了。  Tokenization是一个将文本(如一个句子)转换为个体单元(如词)的处理过程。 一个简单的Tokenizer类就提供了这个功能。下面的例子展示了如何将句子转换为此序列。   RegexTokenizer基于正则表达式匹配提供了更高级的断词(tokenization)。默认...
如何用深度学习来写歌词（神经网络实现）
seanlee`s blog
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循环神经网络RNN写歌词，PyTorch实现
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