无需机器学习、深度学习的文本分类答案

【问题标题】：Text classification without machine learning, deep learning无需机器学习、深度学习的文本分类
【发布时间】：2021-06-17 09:44:16
【问题描述】：

我想做一个文本分类器。但是没有使用任何找到的分类算法。也许我会使用 twitter 数据进行分类。因此，我必须在没有训练数据集的情况下以某种方式进行分类。现在我正在考虑使用词频进行分类。我找不到任何符合我想法的项目。我需要任何项目或文章你能帮我吗

【问题讨论】：

我认为您的目标存在一些混淆：首先，使用词频进行分类很常见，但这与分类算法无关，与特征有关。其次，如果你打算做一个分类器，除非你已经发明了一种新的分类方法，否则你需要使用已知的分类算法……否则你根本就没有做分类。为了清楚起见，我建议你更准确地考虑你想做什么，因为目前你的计划太模糊了。

【解决方案1】：

哇！首先，这是一项艰巨的任务，并且考虑到机器学习通常的效果如何，对于此类任务，我敦促您尝试为您的分类器找到训练数据并使用机器学习（我发现 Textblob 非常好用且易于使用文本分类库）。

要更直接地回答您的问题，您确实必须对这个问题进行抽象思考，因为它们是您可以尝试产生可靠结果的大量潜在事物。虽然 Word2Vec 通过机器学习工作，但其中包含许多有趣且有用的概念。有关更多详细信息，请参阅维基百科页面 here。例如，您可以查看“词嵌入”。此外，可能会用到余弦相似度等概念。

编码愉快！

【讨论】：