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。

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详细分析代码”import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB class TextClassifier(): def __init__(self, classifier=MultinomialNB()): self.classifier = classifier self.vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word' ,ngram_range=(1,4) ,max_features=20000) def features(self, X): return self.vectorizer.transform(X) def fit(self, X, y): self.vectorizer.fit(X) self.classifier.fit(self.features(X), y) def predict(self, x): return self.classifier.predict(self.features([x])) def score(self, X, y): return self.classifier.score(self.features(X), y)“并添加注释，每段代码的作用及蚕食代表什么

代码分析及注释如下：

# 导入所需的库
import re 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 

# 定义文本分类器类
class TextClassifier():
    # 初始化分类器，默认使用朴素贝叶斯分类器
    def __init__(self, classifier=MultinomialNB()):
        self.classifier = classifier  # 分类器
        self.vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(1,4), max_features=20000) # 特征提取器

    # 把文本转换成特征向量
    def features(self, X):
        return self.vectorizer.transform(X)

    # 训练分类器
    def fit(self, X, y):
        self.vectorizer.fit(X)  # 训练特征提取器
        self.classifier.fit(self.features(X), y) # 训练分类器

    # 预测新的文本类别
    def predict(self, x):
        return self.classifier.predict(self.features([x]))

    # 计算分类器的准确率
    def score(self, X, y):
        return self.classifier.score(self.features(X), y)

- `re`：正则表达式库，用于处理文本中的特殊字符。
- `CountVectorizer`：文本特征提取器，将文本转换成特征向量。
- `train_test_split`：将数据集拆分为训练集和测试集。
- `MultinomialNB`：朴素贝叶斯分类器，用于分类任务。
- `TextClassifier`：文本分类器类，包含特征提取器和分类器。
- `__init__`：初始化方法，传入分类器，默认使用朴素贝叶斯分类器。同时，定义特征提取器，包括词汇分析器、ngram范围和最大特征数。
- `features`：将给定的文本集合X转换为特征向量。
- `fit`：训练分类器，包括训练特征提取器和分类器。
- `predict`：预测新的文本类别。
- `score`：计算分类器的准确率，即在测试集上的表现评分。