python怎么训练分类器_python – 训练朴素贝叶斯分类器

本文介绍如何使用Python中的自然语言工具包(NLTK)进行文本处理,包括创建n-grams模型并展示其基本用法。通过实例演示了如何利用N-grams分析文本数据。

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

如果你可以与python,我会说

nltk将是完美的你.

例如:

>>> import nltk

>>> s = "This is some sample data. Nltk will use the words in this string to make ngrams. I hope that this is useful.".split()

>>> model = nltk.NgramModel(2, s)

>>> model._ngrams

set([('to', 'make'), ('sample', 'data.'), ('the', 'words'), ('will', 'use'), ('some', 'sample'), ('', 'This'), ('use', 'the'), ('make', 'ngrams.'), ('ngrams.', 'I'), ('hope', 'that'

), ('is', 'some'), ('is', 'useful.'), ('I', 'hope'), ('this', 'string'), ('Nltk', 'will'), ('words', 'in'), ('this', 'is'), ('data.', 'Nltk'), ('that', 'this'), ('string', 'to'), ('

in', 'this'), ('This', 'is')])

你甚至有一个方法nltk.NaiveBayesClassifier

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