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machine-learning - 使用 Mahout 进行朴素贝叶斯分类的情感分析

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:24:15

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我正在尝试使用 Mahout 训练朴素贝叶斯分类器。

我不太清楚的第一件事是我的训练数据应该是什么样子。我的数据集包含一个意见，以及它是正面还是负面(1 表示正面，-1 表示负面。)根据我从《Mahout in Action》一书中有关分类的章节中了解到的内容，我已经像这样设置了我的训练数据:

 1   'Content of positive opinion'
-1   'Content of negative opinion'

我已使用 seqdirectory 将这些数据转换为序列文件，并使用以下命令训练分类器:

$MAHOUT_HOME/bin/mahout trainnb -i seq_data/chunk-0 -o bmodel -ow

输出此错误:

Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: File temp/labelIndex does not exist.

查看trainnb接受的选项，我看到了--labelIndex选项。我不太确定这是做什么的，我可以对此进行一些澄清。

然后我像这样运行命令(其中 lindex 是我创建的文件):

$MAHOUT_HOME/bin/mahout trainnb -i seq_data/chunk-0 -o bmodel -ow -li lindex

输出此错误:

java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.io.Text cannot be cast to org.apache.mahout.math.VectorWritable
    at org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.IndexInstancesMapper.map(IndexInstancesMapper.java:29)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.run(Mapper.java:144)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:764)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:370)
    at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:212)

如果我的方法不正确，我想知道我在这里做错了什么。我应该如何构建训练数据并运行命令？

最佳答案

这里是关于什么是序列文件的 Hadoop 文档 ( link )

因此，从您的错误来看，trainnb 步骤似乎需要 VectorWritable 而不是 Text。

seqdirectory 步骤似乎以“文本，文本”形式生成数据。我相信您必须在序列文件上运行 seq2sparse 命令才能生成 TF 或 TF-IDF 加权向量。

这个link演练有关如何进行文本分析的示例。也许值得一看。

关于machine-learning - 使用 Mahout 进行朴素贝叶斯分类的情感分析，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11505035/

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