Nlp 正在使用PMML（用于文本分类）

我使用jpmml sklearn（python）生成了用于文本分类的PMML文件，代码如下：

Textpipeline = PMMLPipeline([
    ("tf-idf", TfidfVectorizer(analyzer = "word", preprocessor = None, strip_accents = None, token_pattern = None, tokenizer = Splitter(), stop_words = "english", ngram_range = (1, 2), norm = None,max_features = 50)),
    ("classifier", SGDClassifier())
])

Textpipeline.fit(data.data, data.target)

from sklearn2pmml import sklearn2pmml

sklearn2pmml(Textpipeline, "TextMiningClassifier_SGD_Classifier.pmml", with_repr = True)

现在，我想将这个PMML（训练有素的模型）付诸实践，在这里我可以导入它（在某些平台上，比如JAVA或其他平台上），并对输入文本进行分类

如果能够了解如何导入上述PMML模型并在新数据集上生成预测（在本例中，只需对输入文本进行分类）的步骤，那就太好了

非常感谢您在这方面的帮助