刘焕勇医疗智能问答系统的question_classifie组件中基于机器学习的算法代码
时间: 2024-04-29 07:21:49 浏览: 20
以下是基于机器学习的算法代码示例,用于刘焕勇医疗智能问答系统的question_classifie组件中的问题分类:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv("questions.csv", encoding='utf-8')
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:8000]
test_data = data[8000:]
# 特征提取
tfidf = TfidfVectorizer()
train_features = tfidf.fit_transform(train_data["question"])
test_features = tfidf.transform(test_data["question"])
# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(train_features, train_data["category"])
# 预测分类
predict = model.predict(test_features)
print("Accuracy: ", accuracy_score(test_data["category"], predict))
```
在上面的代码中,我们首先读取了一个包含问答对的CSV文件,然后将其分为训练集和测试集。接着,使用TF-IDF算法对问题进行特征提取,将问题转换为向量表示。最后,使用朴素贝叶斯算法训练模型,并对测试集进行分类。
这段代码中使用的算法是朴素贝叶斯分类器,它是一种基于概率论的分类方法,常用于文本分类问题。它的主要思想是,假设每个特征之间相互独立,然后计算每个特征在不同类别下的概率,最终根据贝叶斯定理计算出每个样本属于不同类别的概率。