使用spark mllib训练中文文本分类器的_mlib 中文 处理

import org.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.functions._
 
object ChineseTextClassification {
 
  def main(args: Array[String]): Unit = {
 
    // 读取训练数据
    val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data/train.csv")
 
    // 中文分词
    val stopwords = sc.broadcast(Set("的", "是", "在", "了", "和", "为", "有", "这", "我"))
    val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("\\w+").setInputCol("文本内容").setOutputCol("分词内容")
    df = tokenizer.transform(df)
 
    // 将分词结果转换为特征向量
    val hashingTF = new HashingTF().setNumFeatures(1000)
    val tf = hashingTF.transform(df.select("分词内容"))
 
    // 训练模型
    val naiveBayes = new NaiveBayes()
    val model = naiveBayes.fit(tf)
 
    // 测试模型
    val testData = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data/test.csv")
    val testTf = hashingTF.transform(testData.select("分词内容"))
    val predictions = model.predict(testTf)
 
    // 计算准确率
    val accuracy = predictions.zip(testData.select("文本类别")).map{ case (p, l) => if (p == l) 1 else 0}.sum() / testData.count()
    println(s"准确率：${accuracy}")
  }
}

该代码首先读取训练数据。训练数据包括文本内容和文本类别两列。

然后，我们使用中文分词器将文本内容转换为分词结果。在本例中，我们使用了 Spark MLlib 提供的 RegexTokenizer 类。

接下来，我们使用 HashingTF 对象将分词结果转换为特征向量。特征向量的维度设置为 1000。

最后，我们使用朴素贝叶斯算法训练模型，并在测试数据上进行测试。

以下是 10 个中文文本分类的 GitHub 资源：

• 649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch：基于 PyTorch 实现的中文文本分类，包括 TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM_Attention、DPCNN、Transformer 等模型。
• gaussic/text-classification-cnn-rnn：基于 Keras 实现的中文文本分类，包括 TextCNN、TextRNN、BiLSTM 等模型。
• brightmart/bert_language_understanding：基于 BERT 实现的中文文本分类。
• brightmart/text_classification：包含各种中文文本分类模型的实现，包括 TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、BiLSTM_Attention、DPCNN、Transformer 等模型。
• chenyuntc/PyTorchText：用于自然语言处理的 PyTorch 工具包，包含中文文本分类模型的实现。
• thunlp/THUCNews：中文文本分类数据集。
• wenet-e2e/wenet：中文文本分类模型，基于 CTC 和 Attention 等技术。
• wenet-e2e/wenet_transformer：中文文本分类模型，基于 Transformer 技术。
• wenet-e2e/wenet_bert：中文文本分类模型，基于 BERT 技术。

这些资源提供了丰富的中文文本分类模型和数据集，可以帮助您快速入门中文文本分类