基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码,可直接运行的源程序。
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流,利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串,将会分割成两部分,第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息,第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词(本学习数据均为英文数据,因此可以利用空格进行自然分词,但是直接用空格分割还是有些简单粗暴,因为没有处理标点符号,大家可以对其进行扩展,先用正则表达式处理标点符号后再进行分词,也可以扩展加入中文的分词功能)//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length>1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");
2025/8/1 3:41:15 14KB 垃圾信息 文本分类 贝叶斯
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IMDB电影数据集train含有25000个电影评论,分为正反两类。
数据与标签进行了处理保存到了一个CSV文件中,影评数据datas["x"],标签为datas["y"]。
2023/8/14 1:45:20 32.36MB NLP
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡