以下是一个使用机器学习算法(不使用神经网络)和预训练词向量进行文本分类的示例代码:
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 定义训练数据
train_texts = ["I love this movie", "This movie is great", "I don't like this movie"]
train_labels = [1, 1, 0]
# 定义测试数据
test_texts = ["I enjoy watching movies", "This movie is terrible"]
# 创建TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()
# 将训练文本转换为TF-IDF特征向量
train_features = vectorizer.fit_transform(train_texts)
# 将测试文本转换为TF-IDF特征向量
test_features = vectorizer.transform(test_texts)
# 创建支持向量机分类器
classifier = LinearSVC()
# 在训练数据上训练分类器
classifier.fit(train_features, train_labels)
# 对测试数据进行分类预测
predictions = classifier.predict(test_features)
# 打印预测结果
for text, label in zip(test_texts, predictions):
print(f"Text: {text} Label: {'Positive' if label == 1 else 'Negative'}")
在这个示例中,我们使用了sklearn库中的TfidfVectorizer
来将文本数据转换为TF-IDF特征向量。然后,我们使用线性支持向量机(LinearSVC)作为分类器进行训练和预测。预测结果会打印出来,标记为正面或负面。
请注意,这个示例中并没有使用预训练的词向量模型,而是使用TF-IDF特征向量表示文本。这种方法在一些简单的文本分类任务上可能会有不错的效果,但对于更复杂的任务,使用预训练的词向量(例如Word2Vec、GloVe等)可能会更好。
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