请根据以下代码,补充能够直接添加在后方的python代码,要求实现训练模型的功能,并且给出接口,用户可以使用已经分类好的文档作为训练数据,或者手动标注一些文档作为训练数据。
时间: 2024-05-06 20:20:51 浏览: 12
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline
class TextClassifier:
def __init__(self):
self.model = None
def train(self, data_path, label_path):
"""
使用给定的数据和标签训练文本分类器
:param data_path: str, 训练数据的路径,每一行为一个文档
:param label_path: str, 训练数据对应的标签路径,每一行为一个标签
"""
data = pd.read_csv(data_path, header=None, delimiter='\n')
label = pd.read_csv(label_path, header=None, delimiter='\n')
text_clf = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer()), ('clf', MultinomialNB())])
self.model = text_clf.fit(data[0], label[0])
def predict(self, text):
"""
对给定文本进行分类
:param text: str, 待分类文本
:return: str, 分类结果
"""
return self.model.predict([text])[0]
```
补充代码:
```python
def train_manual(self, data, label):
"""
使用用户手动标注的数据训练文本分类器
:param data: list, 训练数据,每个元素为一个文档
:param label: list, 训练数据对应的标签,每个元素为一个标签
"""
data_df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])
label_df = pd.DataFrame(label, columns=['label'])
training_data = pd.concat([data_df, label_df], axis=1)
text_clf = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer()), ('clf', MultinomialNB())])
self.model = text_clf.fit(training_data['text'], training_data['label'])
```
其中,`train_manual`方法可以使用用户手动标注的数据进行训练。`data`为包含训练文档的列表,`label`为对应的标签列表。用户可以根据实际情况自行准备该数据。
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