machine-learning - 如何使用Rapidminer处理XML文件进行分类

Question

我是 Rapidminer 的新手。我有很多 XML 文件，我想根据关键字手动对这些文件进行分类。然后我想在这些数据上训练像 Naive Bayer 和 SVM 这样的分类器，并使用交叉验证器计算它们的性能。

您能否告诉我具体的步骤？

我是否需要使用文本处理事件，例如标记化、TFIDF 等？

Answer 1

步骤如下

1. 循环访问文件 - 即迭代文件夹中的所有文件并依次读取每个文件。
2. 对于每个文件
   • 将其作为文档阅读。
   • 使用包含合适 XPath 查询的Extract Information 或 Cut Document 等运算符对其进行标记，以输出与文档中提取的信息相对应的行。
3. 创建包含所有行的文档向量。这就是使用 TF-IDF 或其他方法的地方。选择取决于手头的问题，TF-IDF 是一种常见的选择，重要的是要对经常出现在相对较少的文档中的标记给予更多的权重。
4. 构建模型并使用交叉验证来评估未见过的数据的性能。

我已经添加了 link您可以将其用作此过程的基础。它读取包含 XML 文件的 RapidMiner 存储库，因此是使用文本处理技术处理 XML 文档的一个很好的示例。显然，您必须针对您的情况进行一些较大的修改。

希望有帮助。