我在 NLP 中有一项任务是训练分类器并将其导出为人类可读的格式。这样做的最佳应用程序是什么。
我尝试使用 NLTK，但它没有导出为人类可读格式的功能，例如
这是一个分类器
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
我需要它来保存并稍后用于我自己的需要，而无需与 NLTK 有任何联系
我知道 pickle 技巧，但它并不是完全可读的。
用于训练分类器并将其导出到文件的最佳和舒适工具是什么。
【问题讨论】：
标签： machine-learning nlp
xhudik 是正确的。贝叶斯将成为一种黑盒算法，但如果我正确理解您的意图——您可能想了解某些单词/特征输入的系数，为什么不直接浏览模型？即使使用朴素贝叶斯，您也可以检查分类器输出的似然值并将其序列化到文件中。
示例：您有 3 个类：A、B 和 C
A B C
n1 -> .2 .6 .2
n2 -> .5 .1 .4
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【讨论】：
您似乎并没有真正了解您要做什么。如果我理解正确 - 您想查看您的训练模型/分类器的工作精度如何。
在这种情况下，您不应该关心您使用什么类型的软件包，而是部署什么算法。这意味着你不应该使用所谓的黑盒算法，例如神经网络、贝叶斯……尝试使用决策树（例如 J48）——它会给你一个指导（人类可读的）知识它是如何工作的。
【讨论】：