import pkuseg from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.svm import SVC import joblib #加载 pkuseg 预训练模型 seg = pkuseg.pkuseg() #加载用来微调数据 with open("D:\统计数据原始数据\贵港市港南区:高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: train = f.readlines() #对微调数据进行分词处理 train_seg = [] for line in train: seg_list = seg.cut(line.strip()) train_seg.append(' '.join(seg_list)) #print(train_seg) #加载标签数据 with open("D:\用来微调的模型\分词后贵港市港南区:高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: label = f.readlines() #将标签数据转换为数字标签 label_dict = {} num_labels = 0 for line in label: if line.strip() not in label_dict: label_dict[line.strip()] = num_labels num_labels += 1 y_train = [label_dict[line.strip()] for line in label] #使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_seg) #使用 SVM 进行分类 svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train)
时间: 2023-06-24 22:09:26 浏览: 45
这段代码是使用 pkuseg 对文本进行分词处理,然后使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示,最后使用 SVM 进行分类。具体来说,先读取微调数据和标签数据,对微调数据进行分词处理,将标签数据转换为数字标签,然后使用 TfidfVectorizer 对分词后的微调数据进行向量化处理,最后使用 SVM 对向量化后的数据进行分类。
相关问题
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'
根据提供的引用[1],出现这个错误可能是因为您的Python环境中没有安装scikit-learn库。您可以通过以下命令来安装scikit-learn库:
```shell
pip install -U scikit-learn
```
如果您已经安装了scikit-learn库,那么可能是因为您的文件名不是"sklearn",您可以将文件名改为"sklearn",然后再次尝试导入TfidfVectorizer。
另外,您还可以通过以下命令来检查您的Python环境是否满足scikit-learn库的要求:
```shell
python -c "import sklearn; sklearn.show_versions()"
```
from sklearn.feature_extraction.text import tfidfvectorizer
tfidfvectorizer是sklearn中的一个文本特征提取工具,它可以将文本转换成向量形式,用于机器学习模型的训练和预测。tfidfvectorizer使用了TF-IDF算法来计算文本中每个单词的重要性,从而生成向量。TF-IDF算法是一种常用的文本特征提取方法,它考虑了单词在文本中的频率和在整个语料库中的频率,从而更好地反映单词的重要性。