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使用naivebayes的文本微调器
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<p>我正在写一个文本微调器,它工作正常。但可读句子的准确性很低,因为它只是使用我从数据库中得到的词典。像这样的回扣税</p> <pre><code>{Your} {home| house| residence| property} {is} {your} {castle| mansion| fortress| palace} </code></pre> <p>并传递给一个函数,该函数根据用户的原始输入随机选择同义词和输出句子。例如输入:</p> ^{pr2}$ <p>会回来的</p> <pre><code>Your property is your mansion. </code></pre> <p>现在我想加入人工智能,因为它会使我的输出语句更具可读性。我想知道如何使用naivebayes做出更好的选择。我知道我可能需要训练才能取得更好的成绩。在</p> <p>这是我目前的选词方法,现在很简单。在</p> <pre><code>def spin(spintax): while True: word, n = re.subn('{([^{}]*)}',lambda m: random.choice(m.group(1).split("|")),spintax) if n == 0: break return word.strip() </code></pre> <p>提前谢谢你们,如果你们需要我发布更多的代码让我知道</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这可能会结束,因为您的问题没有简明的答案,但您可能需要查看nltk wordnet:</p> <p><a href="https://pythonprogramming.net/wordnet-nltk-tutorial/" rel="nofollow noreferrer">https://pythonprogramming.net/wordnet-nltk-tutorial/</a></p>
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