Python TextBlob：无法加载分类器 csv 进行训练答案

【问题标题】：Python TextBlob: Can't load classifer csv for trainingPython TextBlob：无法加载分类器 csv 进行训练
【发布时间】：2018-07-20 17:24:41
【问题描述】：

我正在尝试测试将数据从 csv 文件加载到 TextBlob 以创建分类器，然后我将使用训练集对其进行测试。我从一个小的 csv 开始，只是为了测试它并确保它工作，然后再为真实的东西写数百行。但是，我遇到了一个问题。我正在使用 TextBlob 网站上列出的示例代码：

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier

with open('testerdict.csv',) as fp:
    cl = NaiveBayesClassifier(fp, format="csv")

test = [
    ('The beer was good.', 'pos'),
    ('I do not enjoy my job', 'neg'),
    ("I ain't feeling dandy today.", 'neg'),
    ("I feel amazing!", 'pos'),
    ('Gary is a friend of mine.', 'pos'),
    ("I can't believe I'm doing this.", 'neg')
]
cl = NaiveBayesClassifier(fp)
print(cl.classify("This is an amazing library!"))
print(cl.accuracy(test))

我收到的错误取决于我格式化 csv 文件的方式，所以我认为问题出在那儿。如果我这样格式化：

!https://ibb.co/nx3ttx

我收到此错误：ValueError: I/O operation on closed file.

如果我这样格式化：

!https://ibb.co/i6LHLc

我收到此错误：ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

就像我说的那样，我刚刚制作了一个非常快速且基本的 csv，因此我可以了解如何正确格式化并将其加载到 TextBlob 中以用于分类器的训练数据。有没有人对可能出现的问题有任何想法？

提前致谢。

编辑：根据要求进行完整追溯：

  File "C:\Users\Ver\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\SA Project\Work\tester.py", line 14, in <module>
    cl = NaiveBayesClassifier(fp)
  File "C:\Users\Ver\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\textblob\classifiers.py", line 205, in __init__
    super(NLTKClassifier, self).__init__(train_set, feature_extractor, format, **kwargs)
  File "C:\Users\Ver\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\textblob\classifiers.py", line 136, in __init__
    self.train_set = self._read_data(train_set, format)
  File "C:\Users\Ver\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\textblob\classifiers.py", line 148, in _read_data
    format_class = formats.detect(dataset)
  File "C:\Users\Ver\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\textblob\formats.py", line 145, in detect
    if Format.detect(fp.read(max_read)):
ValueError: I/O operation on closed file.

【问题讨论】：

请包含其中一种方法的完整回溯
按要求完成。
在猜测时，缩进 cl = NaiveBayesClassifier(fp) 以与 cl = NaiveBayesClassifier(fp, format="csv") 保持一致。编辑：实际上这并不像我最初想象的那样猜测。 cl = NaiveBayesClassifier(fp) 在 with 块之外，它的具体职责是在您离开其范围后关闭文件。
如果我包含一些在不加载 csv 文件的情况下正常运行的演示代码，也许它可能有用？我现在将其放入，以便人们了解所需的格式。
不，我想我已经解决了这个问题。你试过我的建议了吗？您还必须缩进test

标签： python csv textblob

【解决方案1】：

这对我有用，删除了对 NaiveBayesClassifier 的第二次调用。是否需要再次调用构造函数？似乎它已经在 with 语句中完成了：

from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier

with open('<path to your file>.csv',) as fp:
    cl = NaiveBayesClassifier(fp, format="csv")

test = [('The beer was good.', 'pos'),
        ('I do not enjoy my job', 'neg'),
        ("I ain't feeling dandy today.", 'neg'),
        ("I feel amazing!", 'pos'),
        ('Gary is a friend of mine.', 'pos'),
        ("I can't believe I'm doing this.", 'neg')]
#cl = NaiveBayesClassifier(fp)
print(cl.classify("This is an amazing library!"))
print(cl.accuracy(test))

我使用了此处描述的 CSV 格式：http://textblob.readthedocs.io/en/dev/classifiers.html#classifying-text

【讨论】：