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word_score()的具体用法和功能是什么
word_score()的具体用法和功能是什么
时间: 2023-03-09 15:24:29
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WORD的使用方法
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WORD的使用教程 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
word_score()是一个语言模型中使用的函数,它可以测量输入的单词与语言模型的关联程度,从而了解用户提供的输入是否符合语言模型的习惯表达方式。它可以用来检测输入的单词是否正确,并把正确的单词放在最前面。
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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...
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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
- __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...
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if (schools[i].event_score[j] == events[j].score[0]) { schools[i].male_score += 7; } else if (schools[i].event_score[j] == events[j].score[1]) { schools[i].male_score +=以下是C++代码实现: c++ ...
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