classifier

欢迎使用分类器

分类器是一个通用模块，允许进行贝叶斯和其他类型的分类。

下载

https://github.com/cardmagic/classifier
gem install classifier
git clone https://github.com/cardmagic/classifier.git

依赖项

如果您从源代码安装分类器，您需要使用RubyGems安装Roman Shterenzon的fast-stemmer gem，方法如下：

gem install fast-stemmer

如果您想将LSI分类的速度提高至少10倍，请安装以下库： GNU GSL：http://www.gnu.org/software/gsl rb-gsl：https://github.com/SciRuby/rb-gsl

请注意，LSI无需这些库也能工作，但一旦安装了它们，分类器就会自动使用它们。无需进行任何配置更改，我们致力于为您保持操作极其简单。

贝叶斯

Lucas Carlson开发的贝叶斯分类器。贝叶斯分类器具有准确、快速和内存需求适中的特点。

用法

require 'classifier'
b = Classifier::Bayes.new '有趣', '无趣'
b.train_interesting "这里有一些好词。我希望你喜欢它们"
b.train_uninteresting "这里有一些坏词，我讨厌你"
b.classify "我讨厌坏词和你" # 返回 '无趣'

require 'madeleine'
m = SnapshotMadeleine.new("bayes_data") {
    Classifier::Bayes.new '有趣', '无趣'
}
m.system.train_interesting "这里有一些好词。我希望你喜欢它们"
m.system.train_uninteresting "这里有一些坏词，我讨厌你"
m.take_snapshot
m.system.classify "我爱你" # 返回 '有趣'

使用Madeleine，您的应用程序可以随时间持久化学习到的数据。

贝叶斯分类

LSI

David Fayram开发的潜在语义索引器。潜在语义索引引擎不如贝叶斯分类器快速或小巧，但更加灵活，提供快速搜索和聚类检测以及文本的语义分析，理论上模拟人类学习。

用法

require 'classifier'
lsi = Classifier::LSI.new
strings = [ ["这段文本涉及狗。狗。", :dog],
          ["这段文本也涉及狗。狗！", :dog],
          ["这段文本围绕猫展开。猫。", :cat],
          ["这段文本也涉及猫。猫！", :cat],
          ["这段文本涉及鸟。鸟。",:bird ]]
strings.each {|x| lsi.add_item x.first, x.last}

lsi.search("狗", 3)
# 返回 => ["这段文本涉及狗。狗。", "这段文本也涉及狗。狗！",
#          "这段文本也涉及猫。猫！"]

lsi.find_related(strings[2], 2)
# 返回 => ["这段文本围绕猫展开。猫。", "这段文本也涉及猫。猫！"]

lsi.classify "这段文本也是关于狗的！"
# 返回 => :dog

lsi.classify_with_confidence "这段文本也是关于狗的！"
# 返回 => [:dog, 1.0]

请查看Classifier::LSI文档以获取更多信息。可以使用简单字符串之外的内容进行索引、搜索和分类。