无需机器学习、深度学习的文本分类

Question

我想做一个文本分类器。 但是没有使用任何找到的分类算法。也许我会使用 twitter 数据进行分类。 因此，我必须在没有训练数据集的情况下以某种方式进行分类。 现在我正在考虑使用词频进行分类。我找不到任何符合我想法的项目。 我需要任何项目或文章你能帮我吗

Answer 1

您可以使用基于规则的方法。 例如，您可以定义一些关键字来分配给每个 class。 但很明显，我们不能在每个 class 中定义所有可能的关键字。 所以我们基于机器学习来解决这个问题。

Answer 2

哇，首先，这是一项艰巨的任务，并且考虑到机器学习通常对于此类任务的效果如何。 我敦促您尝试为您的分类器找到训练数据并使用机器学习（我发现 Textblob 是一个很棒且易于使用的文本分类库）。

为了更直接地回答您的问题，您真的必须对这个问题进行抽象思考，因为它们是您可以尝试产生可靠结果的大量潜在事物。 虽然 Word2Vec 通过机器学习工作，但其中包含许多有趣且有用的概念。 有关更多详细信息，请参阅此处的 Wikipedia 页面。 例如，您可以查看“词嵌入”。 此外，可能会使用余弦相似度等概念。

快乐编码！