- jieba
- pip install jieba
- sklearn
- pip install -U scikit-learn
- python3.5
- -c classfile_name 命令用来指定要用的分类器的名字：
| 名字 | 对应的分类器 |
|---|---|
| p | Perceptron |
| lr | LogisticRegression |
| nb | NaiveBayesian |
| svm | SVM(sklearn) |
| lrs | LogisticRegression(sklearn) |
| nbs | NaiveBayesian(sklearn) |
-
-i filename 为指定输入的短信文件名（该文件一行为一条短信）
-
-o filename 为指定输出的结果文件（结果用0和1表示，1为垃圾短信，每一行对应输入文件的短信结果）
例如：
python judgeSpamMessage.py -c svm -i ./data/不带标签短信.txt -o ./data/result.txt
上述的命令指定了使用svm分类器，判断./data/不带标签短信.txt中的短信是否为垃圾短信，并将结果输出到./data/result.txt中。
- 首先运行token_and_save_to_file.py，分词保存结果
- test.py 中有交叉验证等方法
文件夹解释如下：
| 文件夹名 | 作用 |
|---|---|
| classifier | 分类器代码存放的文件夹 |
| data | 数据文件 |
| model | 保存的模型 |
文件的解释如下：
| 文件夹名 | 作用 |
|---|---|
| classifier/LogisticRegression.py | 本组实现的逻辑回归分类器源代码 |
| classifier/NaiveBayesian.py | 本组实现的朴素贝叶斯分类器源代码 |
| classifier/Perceptron.py | 本组实现的感知器分类器源代码 |
| data/tags_token_results | 带标签短信分词保存结果,token_and_save_to_file.py的生成的 |
| data/ tags_token_results_tag | 带标签短信的类别 |
| data/不带标签短信.txt | 不带标签短信数据集 |
| data/带标签短信.txt | 带标签短信数据集 |
| model/ Bayes_sklearn.pkl | sklearn的贝叶斯分类器训练结果保存 |
| model/ Logistic_sklearn.pkl | sklearn的逻辑回归分类器训练结果保存 |
| model/ LogisticRegression.pkl | 本组实现的逻辑回归分类器训练结果保存 |
| model/ NaiveBayesian.pkl | 本组实现的贝叶斯分类器训练结果保存 |
| model/ Perceptron.pkl | 本组实现的感知器训练结果保存 |
| model/ SVM_sklearn.pkl | sklearn的SVM分类器结果保存 |
| model/ train_data.pkl | 带标签的短信的BOW表示结果 |
| model/ vsm.pkl | 用于将新文档表示为BOW的训练完的类保存 |
| judgeSpamMessage.py | 用于判断输入的短信是否是垃圾短信 |
| model_manage.py | 用于读入保存模型 |
| readme.md | 说明文件 |
| test.py | 测试文件 |
| token_and_save_to_file.py | 分词并保存带标签的短信的结果，方便训练 |
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent