- 授权协议: GPL
- 开发语言: Python
- 操作系统: Windows
- 软件首页: https://github.com/2shou/TextGrocery
软件介绍
TextGrocery 是一个基于SVM算法的短文本分类工具，内置了结巴分词，让文本分类变得简单。
示例代码：
>>> from tgrocery import Grocery
# 新开张一个杂货铺，别忘了取名！
>>> grocery = Grocery('sample')
# 训练文本可以用列表传入
>>> train_src = [
('education', '名师指导托福语法技巧：名词的复数形式'),
('education', '中国高考成绩海外认可 是“狼来了”吗？'),
('sports', '图文：法网孟菲尔斯苦战进16强 孟菲尔斯怒吼'),
('sports', '四川丹棱举行全国长距登山挑战赛 近万人参与')
]
>>> grocery.train(train_src)
# 也可以用文件传入
>>> grocery.train('train_ch.txt')
# 保存模型
>>> grocery.save()
# 加载模型（名字和保存的一样）
>>> new_grocery = Grocery('sample')
>>> new_grocery.load()
# 预测
>>> new_grocery.predict('考生必读：新托福写作考试评分标准')
education
# 测试
>>> test_src = [
('education', '福建春季公务员考试报名18日截止 2月6日考试'),
('sports', '意甲首轮补赛交战记录:米兰客场8战不败国米10年连胜'),
]
>>> new_grocery.test(test_src)
# 准确率
0.5
# 同样可以用文本传入
>>> new_grocery.test('test_ch.txt')
# 自定义分词器
>>> custom_grocery = Grocery('custom', custom_tokenize=list)
