用svm微调结巴模型,形成新模型,代码
时间: 2023-06-26 18:05:05 浏览: 47
下面是用 SVM 对结巴分词模型进行微调的示例代码:
```python
import os
import jieba
import numpy as np
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 加载训练数据
train_data = []
train_labels = []
for filename in os.listdir('train'):
with open(os.path.join('train', filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
words = [word for word in jieba.cut(line.strip()) if word not in stopwords]
train_data.append(' '.join(words))
train_labels.append(filename.split('.')[0])
# 将文本数据转化为向量
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_vectors, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
# 保存模型
import joblib
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')
```
在上述代码中,我们首先加载停用词表和训练数据。然后使用 jieba 分词库将每个文本进行分词,并且去掉停用词。接着,我们使用 TfidfVectorizer 将文本数据转化为向量,并且划分训练集和测试集。最后,我们使用 LinearSVC 训练 SVM 模型,并且保存模型。
在实际应用中,我们可以使用这个模型对新的文本进行分类。具体代码如下:
```python
import joblib
# 加载模型和向量化器
clf = joblib.load('model.pkl')
vectorizer = joblib.load('vectorizer.pkl')
# 对新文本进行分类
text = '我爱北京天安门'
words = [word for word in jieba.cut(text.strip()) if word not in stopwords]
vector = vectorizer.transform([' '.join(words)])
print(clf.predict(vector))
```
在上述代码中,我们首先加载模型和向量化器。然后,我们对新的文本进行分词,并且将其转化为向量。最后,我们使用训练好的 SVM 模型对文本进行分类,并输出分类结果。