本文探讨了在自然语言处理中，nltk、sklearn和gensim在语料输入上的差异。尽管nltk提供SklearnClassifier接口，但在实际使用如随机森林分类器时可能会遇到限制。nltk的特色在于其数据集由特征字典和类标签构成，更接近原始文本，而sklearn则涉及空间向量化的处理。nltk还提供了sklearn分类器的包装类，方便使用nltk的特征提取方法。关键在于编写合适的特征提取函数，尤其在词袋模型中，这可能是个挑战。
经过测试，nltk虽然有包装了sklearn的SklearnClassifier，但是还是很局限，我在测试随机森林分类器时就出现了运行错误，因此建议整个流程都使用nltk！
nltk的数据集中每条记录的特征是通过自定义的特征提取方法获得的。每条记录的特征是一个字典对象，每个字典对象元由特征名称和对应的值组成。
例如
def gender_features(word):
return {
'last_letter':word[-1]}nltk的数据集是 元素为元组的列表，或者可迭代对象，每一元组的第一元素是特征字典可由gender_features生成，第二元素是一个类标签。
例如：总数据集可以是一个列表
names=([(name,"m") for name 
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
608
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
