如何查看 NLTK 分类器训练方法答案

【问题标题】：How do I look inside the NLTK classifier train method如何查看 NLTK 分类器训练方法
【发布时间】：2018-10-31 08:27:33
【问题描述】：

我一直在看 Laurent Luce 的关于情绪分析的博客。不幸的是，我无法关注他的博客，所以我无法直接向他提问。这是博客的链接：http://www.laurentluce.com/posts/twitter-sentiment-analysis-using-python-and-nltk/

几乎一切都运行良好。但是我无法弄清楚如何让这部分工作 - 下面的文本是从链接中粘贴的。我的问题是如何查看分类器训练方法的内部？如果我能做到这一点，它将有助于我的理解。

“让我们看一下NLTK库的源代码中的分类器训练方法。'label_probdist'是每个标签的先验概率，'feature_probdist'是特征/值概率字典。使用这两个概率对象创建分类器。”

def train(labeled_featuresets, estimator=ELEProbDist):
...
# Create the P(label) distribution
label_probdist = estimator(label_freqdist)
...
# Create the P(fval|label, fname) distribution
feature_probdist = {}
...
return NaiveBayesClassifier(label_probdist, feature_probdist)

【问题讨论】：

标签： nltk

【解决方案1】：

NLTK 是开源的。你可以找到源代码here。 Github 具有可靠的搜索功能，因此您应该能够使用它找到所需的任何内容。具体来说，朴素贝叶斯分类器是here 您可以在该文件中看到它的 train 方法。

【讨论】：