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第9回（最終回） ナイーブベイズを用いてテキスト分類を行う | gihyo.jp
テキスト分類の流れ 前回は理論編として、自由回答式アンケートの分析手法の1つである、アフターコーデ... テキスト分類の流れ 前回は理論編として、自由回答式アンケートの分析手法の1つである、アフターコーディングの自動化方法について解説しました。今回は実践編として、Mahoutのナイーブベイズ実装を用いたテキスト分類の手順を見ていきましょう。 今回も、記載しているコマンドおよびサンプルコードはMahoutのバージョン0.7とバージョン0.8の双方で動作します。 今回取り上げるMahoutのナイーブベイズ実装を用いたテキスト分類のおもな流れは、以下のようになります。 形態素解析器を用いて、学習データの各文章を分かち書く 分かち書きされた学習データをシーケンスファイルへ変換する シーケンスファイルをベクトルファイルへ変換する ベクトルファイルの学習データを用いてモデルを作成する 生成したモデルの精度をテストする モデルを用いてテキスト分類を行う サンプルデータを準備する 今回の学習データには、以下の
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2013/11/15 リンク