在线文字转语音网站:无界智能 aiwjzn.com

Python使用spaCy实现文本分类

实现文本分类任务使用spaCy,我们需要进行以下准备工作: 1. 安装spaCy库:可以使用pip命令来安装spaCy,运行以下命令即可安装: pip install spacy 2. 下载spaCy的英文模型:spaCy提供了预训练的模型,我们选择合适的模型用于文本分类。运行以下命令下载英文模型: python -m spacy download en_core_web_sm 3. 下载数据集:对于文本分类任务,我们需要一个已经标记好类别的数据集。在这个例子中,我们使用了20类新闻分类数据集。你可以在以下链接中下载数据集: [数据集下载地址](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Twenty+Newsgroups) 下载后解压缩得到一个文件夹,该文件夹包含训练集和测试集文本文件。 现在,我们可以通过以下完整的样例来实现文本分类: python import spacy import os import random # 加载spaCy英文模型 nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # 定义数据集路径 data_dir = "<path_to_data>" train_file = os.path.join(data_dir, "20news_train.txt") test_file = os.path.join(data_dir, "20news_test.txt") # 读取数据集文件 def load_data(file_path): texts = [] labels = [] with open(file_path, "r") as file: for line in file: label, text = line.strip().split("\t") texts.append(text) labels.append(label) return texts, labels # 加载训练和测试数据集 train_texts, train_labels = load_data(train_file) test_texts, test_labels = load_data(test_file) # 对数据集中的文本进行预处理 def preprocess_text(text): doc = nlp(text, disable=["parser", "ner"]) preprocessed_text = " ".join([token.lemma_.lower() for token in doc]) return preprocessed_text # 对训练和测试数据进行文本预处理 train_texts_processed = [preprocess_text(text) for text in train_texts] test_texts_processed = [preprocess_text(text) for text in test_texts] # 将文本转换为特征向量表示 X_train, X_test = [], [] for text in train_texts_processed: vector = nlp(text).vector X_train.append(vector) for text in test_texts_processed: vector = nlp(text).vector X_test.append(vector) # 定义分类器模型 from sklearn.svm import LinearSVC classifier = LinearSVC() # 训练分类器模型 classifier.fit(X_train, train_labels) # 在测试集上进行预测 predicted_labels = classifier.predict(X_test) # 输出预测结果 for text, true_label, predicted_label in zip(test_texts, test_labels, predicted_labels): print(f"Text: {text}") print(f"True Label: {true_label}") print(f"Predicted Label: {predicted_label}") print() # 输出分类准确率 accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / len(test_labels) print(f"Accuracy: {accuracy}") 请将 `<path_to_data>` 替换为你下载数据集的文件夹路径。源码中的主要步骤包括: 1. 加载spaCy英文模型。 2. 定义数据集路径,并读取训练和测试数据文件。 3. 对文本进行预处理,并将其转换为特征向量表示。 4. 定义分类器模型,并训练模型。 5. 在测试集上进行预测,并输出预测结果和分类准确率。 希望这可以帮助到你!