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machine-learning - 使用 Mallet 进行序列标记的文本分类/文档分类

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:53:59

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我将文档按称为类别的类排列在文件夹中。对于新的输入(例如提出的问题)，我必须确定其类别。使用 MALLET 执行此操作的最佳方法是什么？我已经阅读了多篇有关此的文章，但找不到这样的方法。

另外，我需要对输入文本进行序列标记吗？

最佳答案

首先，您需要根据以文件夹形式排列的文档开发训练模型。对于 Mallet，每个文件夹将包含一个或多个文档，并且每个文件夹将代表其类别。

获得培训文档后，您需要创建一个 Mallet 可以理解的文件。进入Mallet的bin文件夹，在命令行中输入如下命令--

mallet import-dir --input directory:\...\parentfolder\* --preserve-case --remove-stopwords --binary-features --gram-sizes 1 --output directory:\mallet-file-name

这只是一个例子。如果您键入以下内容，则可以完整显示此查询中的参数--

mallet import-dir --help

创建此 Mallet 文件后，您需要通过输入如下命令来训练模型 -

mallet 训练分类器 --trainer 算法名称 --输入目录:\mallet-文件名 --输出分类器目录:...\模型

现在模型已创建，您可以使用该模型对未知类别的文档进行分类。

mallet classify-file --input directory:\...\data --output - --classifier classifier

这将在标准输出上提供名为 data 的文档的类。

是否需要使用序列标记取决于您尝试分类的数据。

关于machine-learning - 使用 Mallet 进行序列标记的文本分类/文档分类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38597729/

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