我有很多文本数据，我想进行分类。我逐 block 递增地获取这些数据(例如 500 个样本)。 我想用这些 block 在 NLTK 中对 NaiveBayesClassifier 进行训练，但要进行零碎的训练。
我可以用一个 chuck 训练 NaiveBayesClassifier，然后用它训练下一个 block 等吗？
我在文档中找不到这个问题的答案。
最佳答案
您可能应该为 scikit-learn 使用 NLTK 包装器，并使用 scikit-learn 提供的朴素贝叶斯实现。这个支持进行部分拟合，这正是您想要的:一次只训练一部分数据。
引用文献:http://www.nltk.org/_modules/nltk/classify/scikitlearn.html和 http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
关于nltk - 零碎训练 NaiveBayesClassifier (NLTK)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22429282/