24、利用Python实现并行计算在文本分析中的应用

利用Python实现并行计算在文本分析中的应用

1. 并行任务概述

在文本分析中，常常会遇到需要执行多个独立任务的情况，这些任务可能包括模型训练、数据预处理等。在某些场景下，部分任务（如拟合任务）需要在向量化完成后才能开始。下面我们将探讨如何使用Python的 multiprocessing 库来实现这种任务并行性。

2. 并行运行任务示例

为了说明 multiprocessing 如何帮助我们进行文本的机器学习，我们考虑一个示例，即拟合多个模型、进行交叉验证并将模型保存到磁盘。我们将编写三个函数来生成朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和多层感知器模型。

from transformers import TextNormalizer, identity
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import time
import logging
import multiprocessing as mp

# 日志配置
logging.basicConfig(
    level=logging.INF