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citrans是一个基于Python的自然语言处理(NLP)库,用于构建机器学习模型以实现文本分类、情感分析、文本生成等功能。
1. 文本预处理:citrans可以帮助开发者快速完成文本数据的预处理工作,包括去除标点符号、停用词过滤、词干提取等,以便更好地抽取文本特征。
代码示例:
python from citrans import TextPreprocessor text_preprocessor = TextPreprocessor() text = "This is a sample sentence." processed_text = text_preprocessor.preprocess(text) print(processed_text) # this sample sentenc
2. 词向量表示:citrans可以将文本中的单词转换为对应的词向量,以便更好地抽取文本特征。
代码示例:
python from citrans import WordEmbedding word_embedding = WordEmbedding() words = ["this", "is", "a", "sample", "sentence"] vectors = word_embedding.get_vectors(words) print(vectors) # [[0.1, 0.2, ...], [0.3, 0.4, ...], ...]
3. 文本分类:citrans可以使用机器学习模型来实现文本分类,可以将文本分类为不同的类别。
代码示例:
python from citrans import TextClassifier text_classifier = TextClassifier() texts = ["This is a positive sentence.", "This is a negative sentence."] labels = text_classifier.predict(texts) print(labels) # ["positive", "negative"]
4. 情感分析:citrans可以使用机器学习模型来实现情感分析,可以将文本分类为正面、负面或中性情感。
代码示例:
python from citrans import SentimentAnalyzer sentiment_yzer = SentimentAnalyzer() texts = ["This is a positive sentence.", "This is a negative sentence."] scores = sentiment_yzer.predict(texts) print(scores) # [1, -1]
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