短文本分类工具 TextGrocery

>>>  from  tgrocery  import  Grocery # 新开张一个杂货铺，别忘了取名！ >>> grocery  =  Grocery( 'sample' ) # 训练文本可以用列表传入 >>> train_src  = [      ( 'education' ,  '名师指导托福语法技巧：名词的复数形式' ),      ( 'education' ,  '中国高考成绩海外认可 是“狼来了”吗？' ),      ( 'sports' ,  '图文：法网孟菲尔斯苦战进16强 孟菲尔斯怒吼' ),      ( 'sports' ,  '四川丹棱举行全国长距登山挑战赛 近万人参与' ) ] >>> grocery.train(train_src) # 也可以用文件传入 >>> grocery.train( 'train_ch.txt' ) # 保存模型 >>> grocery.save() # 加载模型（名字和保存的一样） >>> new_grocery  = Grocery( 'sample' ) >>> new_grocery.load() # 预测 >>> new_grocery.predict( '考生必读：新托福写作考试评分标准' ) education # 测试 >>> test_src  = [      ( 'education' ,  '福建春季公务员考试报名18日截止 2月6日考试' ),      ( 'sports' ,  '意甲首轮补赛交战记录:米兰客场8战不败国米10年连胜' ), ] >>> new_grocery.test(test_src) # 准确率 0.5 # 同样可以用文本传入 >>> new_grocery.test( 'test_ch.txt' ) # 自定义分词器 >>> custom_grocery  = Grocery( 'custom' , custom_tokenize = list )