Spark机器学习+中文分词实现文本分类

最新推荐文章于 2021-06-20 18:14:21 发布
最新推荐文章于 2021-06-20 18:14:21 发布
阅读量871 收藏 1
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。

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
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
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
07-27 685
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 1017
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
04-16 942
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 2656
Spark利用ik对中文文本进行分词
Spark 中文分词
weixin_33910460的博客
02-12 1134
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
Spark机器学习实战
最新发布
10-03
本书《Spark机器学习实战》致力于引导读者掌握使用Spark来构建可扩展的机器学习应用，涵盖了数据预处理、特征工程、聚类分析、推荐系统以及高级文本处理技术等核心知识点。 书中首先介绍了数据预处理的重要性及方法...
Spark+Ansj中文分词Scala程序
29DCH的博客
02-24 1177
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 1030
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 4748
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 5216
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 1万+
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
helloxiaozhe的博客
06-20 2891
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
02-14 2117
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
08-29 7055
循环神经网络RNN写歌词，PyTorch实现
机器学习二：文本分类（比赛实例）
u011591807的博客
10-30 7382
1 文本分类 是自然语言处理（NLP）领域里一项基本任务。而文本呢的长度过长对文本智能解析带来了巨大的挑战。 用传统的监督学习模型对一段文文本进行分类的基本过程： 一段原始文本→（数据预处理）→处理后的文本→（特征工程）→Features→（输入）→→（输出）→类别 注：特征工程过程是整个机器学习过程中最要的部分。特征决定了机器学习的上限，而机器学习算法只是逼近这个上限。 2 常用的机器...
Spark下四种中文分词工具使用
热门推荐
皮皮虾的博客
07-28 1万+
Spark下四种中文分词工具使用 hanLP ansj jieba fudannlp 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> <artifactId>ansj_seg</artifactId>
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小基基o_O

您的鼓励是我创作的巨大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值