Интерфейс NLTK классифицирует с использованием обученного классификатора

У меня есть этот маленький кусок кода, который я нашел здесь :

import nltk.classify.util from nltk.classify import NaiveBayesClassifier from nltk.corpus import movie_reviews from nltk.corpus import stopwords def word_feats(words): return dict([(word, True) for word in words]) negids = movie_reviews.fileids('neg') posids = movie_reviews.fileids('pos') negfeats = [(word_feats(movie_reviews.words(fileids=[f])), 'neg') for f in negids] posfeats = [(word_feats(movie_reviews.words(fileids=[f])), 'pos') for f in posids] negcutoff = len(negfeats)*3/4 poscutoff = len(posfeats)*3/4 trainfeats = negfeats[:negcutoff] + posfeats[:poscutoff] testfeats = negfeats[negcutoff:] + posfeats[poscutoff:] print 'train on %d instances, test on %d instances' % (len(trainfeats), len(testfeats)) classifier = NaiveBayesClassifier.train(trainfeats) print 'accuracy:', nltk.classify.util.accuracy(classifier, testfeats) classifier.show_most_informative_features() 

Но как я могу классифицировать случайное слово, которое может быть в корпусе.

 classifier.classify('magnificent') 

Не работает. Нужен ли какой-то предмет?

Большое спасибо.

EDIT: благодаря обратной связи @ unutbu и некоторому копанию здесь и чтению комментариев к исходному сообщению следующие уроки «pos» или «neg» для этого кода (это «pos»)

 print(classifier.classify(word_feats(['magnificent']))) 

и это дает оценку слова «pos» или «neg»,

 print(classifier.prob_classify(word_feats(['magnificent'])).prob('neg')) 

One Solution collect form web for “Интерфейс NLTK классифицирует с использованием обученного классификатора”

 print(classifier.classify(word_feats(['magnificent']))) 

доходность

 pos 

Метод classifier.classify не работает по отдельным словам как таковым, он классифицируется на основе dict признаков . В этом примере word_feats сопоставляет предложение (список слов) с определением функций.

Вот еще один пример (из книги NLTK), в котором используется NaiveBayesClassifier . Сравнивая то, что похоже и отличается от этого примера, и тот, который вы опубликовали, вы можете получить более точную информацию о том, как его можно использовать.

  • Проблема с импортом stanford pos tagger в nltk
  • Травление обученной модели НЛТК
  • Ошибка наивного байесовского байеса
  • NLTK tag голландское предложение
  • Поиск подходящих существительных с использованием NLTK WordNet
  • PyCharm печать «True» при импорте nltk
  • Какая часть речи «стоит» в синтаксисе WordNet
  • NLTK Маркировка испанских слов с использованием корпуса
  •  
    Interesting Posts for Van-Lav
    Python - лучший язык программирования в мире.