翻译代码def predict_score(self, text_corpus): # 分词 docs = [self.__cut_word(sentence) for sentence in text_corpus] new_tfidf = self.tfidftransformer.transform(self.vectorizer.transform(docs)) predicted = self.clf.predict_proba(new_tfidf) # 四舍五入，保留三位 result = np.around(predicted, decimals=3) return result # jieba分词 def __cut_word(self, sentence): words = [i for i in self.tokenizer.cut(sentence) if i not in self.stop_words] result = ' '.join(words) return result def analyze(self, text): text_corpus = self.replace_text(text) result = self.predict_score(text_corpus) neg = result[0][0] pos = result[0][1] # print('恶意评论： {} 正常评论： {}'.format(neg, pos)) if (neg > pos): return "恶意评论" else: return "正常评论"

这代码实现了一个文本分类器，可以对文本进行分析并判断其是否为恶意评论。其中，分词部分使用了jieba分词工具，处理后使用TF-IDF模型进行特征提取和向量化，然后使用监督学习算法训练出一个分类器。具体流程如下：

1. 输入文本列表，进行分词处理，返回分词后的文本列表
2. 使用TF-IDF模型对分词后的文本进行特征提取和向量化
3. 使用训练好的分类器对向量化后的文本进行分类，返回分类结果
4. 判断分类结果，如果判定为恶意评论，则返回“恶意评论”，否则返回“正常评论”

其中，分词部分使用了私有方法__cut_word()来处理文本，将每个句子分成一个个词语，并去除停用词。在analyze()方法中调用了predict_score()方法来进行文本分类，将分类结果保存在result数组中，然后根据分数判断文本是否为恶意评论。

相关问题

def soh_predict(self, df): IndentationError: unexpected indent

这个错误通常是由于代码缩进不正确导致的。在Python中，缩进非常重要，因为它用于表示代码块。如果缩进不正确，Python解释器将无法正确解析代码。在这种情况下，错误消息指出在缩进处有一个意外的缩进。

要解决此错误，请检查代码中缩进的位置是否正确。确保所有代码行的缩进级别相同，并且使用相同数量的空格或制表符进行缩进。建议使用四个空格进行缩进，而不是制表符。

以下是一个示例，演示了如何使用四个空格进行缩进：

def soh_predict(self, df):
    if some_condition:
        # do something
    else:
        # do something else

翻译代码def __init__(self, backbone=None, head=None,predict=False)

这段代码定义了一个初始化函数，包含三个参数：backbone、head和predict。其中，backbone和head分别表示模型的主干和头部，predict表示是否进行预测。

具体来说，这个初始化函数用于创建一个新的实例对象，并将backbone和head传递给该对象。如果predict为True，则该对象将进行预测。