Python 如何通过监督学习将.txt文档分类为其他.txt类别
我有大约数千个txt文档存储在8个不同的文件夹中，这些文件夹都标有主题类别（实际上，它们是类1、2、3…）。我还有80个txt文档还没有分类。我正试图找到最好的分类方法 我已经完成了文本分割并删除了英文字母（因为它们是中文文本）。接下来我该怎么做Python 如何通过监督学习将.txt文档分类为其他.txt类别,python,machine-learning,supervised-learning,document-classification,Python,Machine Learning,Supervised Learning,Document Classification,我有大约数千个txt文档存储在8个不同的文件夹中，这些文件夹都标有主题类别（实际上，它们是类1、2、3…）。我还有80个txt文档还没有分类。我正试图找到最好的分类方法 我已经完成了文本分割并删除了英文字母（因为它们是中文文本）。接下来我该怎么做 我可以得到TF-IDF值最高的单词，但不知道下一步该怎么做。似乎我应该将这些文本转化为向量并训练分类器，但我不知道该怎么做。您可以使用gensim等工具，而不是实现自己的单词包模型。它提供了很难与您自己的实现相匹配的优异性能。您可以在分层softmax
我可以得到TF-IDF值最高的单词，但不知道下一步该怎么做。似乎我应该将这些文本转化为向量并训练分类器，但我不知道该怎么做。您可以使用gensim等工具，而不是实现自己的单词包模型。它提供了很难与您自己的实现相匹配的优异性能。您可以在分层softmax或负采样之间进行选择。请考虑查看