python - 保存和加载测试以另一种方法对 NLTK 中的朴素贝叶斯分类器进行分类

Question

我已经尝试了这里的代码:Save Naive Bayes Trained Classifier in NLTK .我想将推文分为正类或负类。这是我的代码:

#learning.py
def main_learning():
   .......
   classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(feature_set)
   save_classifier(classifier)

   classifier2 = load_classifier()
   print classifier2.classify(get_features("My tweet is bad".split())

def save_classifier(classifier):
   f = open('my_classifier.pickle', 'wb')
   pickle.dump(classifier, f)
   f.close()

def load_classifier():
   f = with open('my_classifier.pickle')
   classifier = pickle.load(f)
   f.close
   return classifier

然后输出:negative

但是，当我在不同的方法中尝试 save_classifier 和 load_classifier 时，输出总是变成正类。

这是代码:

#learning.py
def main_learning():
   .......
   classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(feature_set)
   save_classifier(classifier)

def test_classify():
   classifier = load_classifier()
   print classifier.classify(get_features("My tweet is bad".split())

the def save_classifier and load_classifier() are same with the first ones.

第二个输出是:positive。它应该仍然是 negative 类。

我的代码怎么了？？谢谢

编辑:

根据@Cassio 的回答然后我编辑我的代码:

def save_classifier(classifier):
       f = open('my_classifier.pickle', 'wb')
       pickle.dump(classifier, f)
       f.close()

def load_classifier():
   f = with open('my_classifier.pickle', 'rb')
   classifier = pickle.load(f)
   f.close
   return classifier

实际上它有效。

Answer 1

我没有环境设置来测试你的代码，但我感觉它在你保存/加载 pickle 的部分不正确。

引用Storing Taggers NLTK 书的一部分，我会更改您的代码并按如下方式进行:

def save_classifier(classifier):
   f = open('my_classifier.pickle', 'wb')
   pickle.dump(classifier, f, -1)
   f.close()

def load_classifier():
   f = open('my_classifier.pickle', 'rb')
   classifier = pickle.load(f)
   f.close()
   return classifier

希望对您有所帮助。