def tokenizer(text): text = text.astype(str) stext = np.char.replace(text, '\n', '') stext = [jieba.lcut(document) for document in text] return stext'numpy.ndarray' object has no attribute 'decode'
时间: 2024-01-04 08:03:41 浏览: 26
这个错误可能是因为你使用了一个不支持 `decode` 方法的对象。一般来说,`decode` 方法是用于将字节数据转换为字符串的方法,需要作用于字节类型的数据对象上。
在你的代码中,可能是在调用 `jieba.lcut(document)` 函数时出现了这个错误,因为 `jieba.lcut` 函数期望传递一个字符串类型的参数,但是你传递了一个数组对象 `document`。你可以尝试将 `document` 对象转换为字符串类型,例如使用 `tostring()` 函数将其转换为字符串类型的字节数据,然后再调用 `decode()` 方法将其转换为字符串类型,代码如下所示:
```python
import numpy as np
import jieba
def tokenizer(text):
text = text.astype(str)
stext = np.char.replace(text, '\n', '')
stext = [jieba.lcut(doc.tostring().decode()) for doc in stext]
return stext
```
这样就可以避免上述错误了。
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def tokenizer(text): ---> 45 text = [jieba.lcut(document.replace('\n', '')) for document in text] 46 return text AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'replace'
这个错误是因为你传递给 `tokenizer` 函数的 `text` 参数是一个 `numpy.ndarray` 对象,而这个对象没有 `replace` 方法,所以不能调用 `document.replace('\n', '')` 来替换掉文本中的换行符。你需要先将 `numpy.ndarray` 对象转换为字符串,或者使用 `numpy.char` 模块中的函数来处理字符串。例如,你可以使用 `numpy.char.replace` 函数来替换掉文本中的换行符,代码如下:
```python
import numpy as np
import jieba
def tokenizer(text):
text = np.char.replace(text, '\n', '')
text = [jieba.lcut(document) for document in text]
return text
```
这样就可以避免上述错误了。
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。