30、文本分类：多标签分类与NLTK-Trainer的使用

文本分类：多标签分类与NLTK-Trainer的使用

多标签分类

在文本分类中，除了常见的二分类器，有时我们还需要处理多标签分类的情况。多标签分类器可以为一个样本分配多个标签。下面将介绍如何使用多个二分类器来构建一个多标签分类器。

准备工作

使用路透社语料库（reuters corpus）进行训练和评估，该语料库包含多标签文本。

from nltk.corpus import reuters
print(len(reuters.categories()))  # 输出：90

我们将为每个标签训练一个二分类器，最终会得到90个二分类器。

具体步骤

1. 计算高信息词 ：使用 featx.py 中的 reuters_high_info_words() 函数计算路透社语料库中的高信息词。

from nltk.corpus import reuters
from nltk.collocations import BigramAssocMeasures

def reuters_high_info_words(score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq):
    labeled_words = []
    for label in reuters.categories():
        la