klassify是一款根据复述实时web界面进行文本分类服务的软件。
功能：
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垃圾邮件过滤
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网页分类
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新闻和主题分类
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观点分析
图片效果：
安装：
pip install klassify
用法：
python -m klassify
命令行选项:
--port run on the given port (default 8888) --prefix prefix that will be used in redis keys (default klassify) --redis-db redis database (default 0) --redis-host redis host (default localhost) --redis-port redis port (default 6379)
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根据Joulin等人的论文： Bags of Tricks for Efficient Text Classification 在具有 uni-gram 和 bi-gram 嵌入的 IMDB 数据集上的结果： Embedding Accuracy, 5 epochs Speed (s/epoch) Hardware Uni-gram 0.8813 8 i7 CPU Bi-gram 0.9056 2
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2个轮次后达到 0.89 的测试精度。 </br> 在 Intel i5 2.4Ghz CPU 上每轮次 90秒。 </br> 在 Tesla K40 GPU 上每轮次 10秒。 from __future__ import print_function from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Seque
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问题内容： 我有一组Books对象， Book 类定义如下： 当 标题 是书，例如标题： JavaScript来假人 。 和 taglist 是我们示例的标签列表： Javascript，jquery，“ web dev”，.. 正如我所说，有一本书谈论不同的事物：IT，生物学，历史……每本书都有一个标题和一组描述它的标签。 我必须按主题自动将这些书分类为单独的集合，例如： 书： 傻瓜Java 假
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模式识别是自然语言处理的一个核心部分。以-ed结尾的词往往是过去时态动词（5.）。频繁使用will是新闻文本的暗示（3）。这些可观察到的模式——词的结构和词频——恰好与特定方面的含义关联，如时态和主题。但我们怎么知道从哪里开始寻找，形式的哪一方面关联含义的哪一方面？ 本章的目的是要回答下列问题： 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征？ 我们怎样才能构建语言模型，用于自动执行语言处理任
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这个例子展示了如何使用 scikit-learn 中的单词包方法，根据主题对文档进行分类。本例使用scipy.sparse中的矩阵来存储特征，并演示各种能够有效处理稀疏矩阵的分类器。 本例中使用的数据集是20条新闻组数据集。通过scikit-learn可以自动下载该数据集，并进行缓存。 下述条形图展示了各个不同分类器，其信息包括精度、训练时间(已归一化)和测试时间(已归一化)。 import lo
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您的应用程序可能需要通用的纯文本配置文件，而不是使用Environment抽象（或YAML中的其他替代表示形式或属性格式）。配置服务器通过/{name}/{profile}/{label}/{path}附加的端点提供这些服务，其中“name”，“profile”和“label”的含义与常规环境端点相同，但“path”是文件名（例如log.xml ）。此端点的源文件位于与环境端点相同的方式：与属性或