Экстракторы пользовательских функций Textblob - PullRequest
0 голосов
/ 25 апреля 2020

Мое требование состоит в том, чтобы написать пользовательские экстракторы функций, чтобы удовлетворить оба слова из данных обучения и предоставить результаты. Я попытался сослаться на документ https://textblob.readthedocs.io/en/dev/classifiers.html#feature -экстракторы , но не смог понять.

'' 'из textblob import TextBlob

train = [
    ('love sandwich', 'pos'),
    ('amazing place', 'pos'),
    ('good beers', 'pos'),
    ('best work', 'pos'),
    ("awesome view", 'pos'),
    ('dislike restaurant', 'neg'),
    ('tired stuff', 'neg'),
  ]
 test = [
    ('the beer was good.', 'pos'),
    ('I do not enjoy my job', 'neg'),
    ("I ain't feeling dandy today.", 'neg'),
    ("I feel amazing!", 'pos'),
    ('Gary is a friend of mine.', 'pos'),
    ("I can't believe I'm doing this.", 'neg')
  ]

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier
cl = NaiveBayesClassifier(train)

inp = "i love eating chicken sandwich in restaurant"

print(cl.classify(inp))

prob_dist = cl.prob_classify(inp)
print(round(prob_dist.prob("pos"),2),
      round(prob_dist.prob("neg"),2),
      round(prob_dist.prob("neu"),2))

' ''

...