怎么使用spaCy構建文本分類器

使用spaCy構建文本分類器可以通過以下步驟來完成：

導入所需的庫和模塊：

import spacy
from spacy.lang.en import English
from spacy.pipeline.textcat import TextCategorizer

加載spaCy的英文模型：

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

準備訓練數據集和標簽：

train_data = [
    ("This is a positive review", {"cats": {"positive": 1, "negative": 0}}),
    ("This is a negative review", {"cats": {"positive": 0, "negative": 1}})
]

初始化文本分類器并添加到spaCy的pipeline中：

textcat = nlp.create_pipe("textcat")
nlp.add_pipe(textcat, last=True)
textcat.add_label("positive")
textcat.add_label("negative")

訓練文本分類器模型：

for text, annotations in train_data:
    nlp.update([text], [annotations])

使用訓練好的文本分類器進行預測：

doc = nlp("This is a positive sentence")
print("Categories:", doc.cats)

通過以上步驟，你可以使用spaCy構建一個簡單的文本分類器，用于對文本進行情感分類或其他類型的分類任務。你還可以根據實際需求對模型進行優化和調整來提高分類的準確性和性能。

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