又一个短文本（基于liblinear的工具包）
yast的Python项目详细描述
#yast：又一个短文本分类工具包
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/ailurus1991/yast.svg？branch=master）（https://travis ci.org/ailurus1991/yast）
[！[文档状态]（https://readthedocs.org/projects/yast-doc/badge/？版本=最新]（http://yast-doc.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新）
[！[PYPI版本]（https://badge.fury.io/py/yast.svg）（https://badge.fury.io/py/yast）
[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/github/ailurus1991/yast/badge.svg？branch=master）（https://coveralls.io/github/ailurus1991/yast？branch=master）
yast，liblinear（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/）[jieba（https://github.com/fxsjy/jieba）和[jieba（http://www.csie.csie.ntu.entu.edu.tw/~cjlin/liblinear/）
《入门入门
yast importyast
sample=yast（'sample'）
sample.train.train.train.train.train.train.train.train.train.train.train.track.train.track.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.train.train.train.train.train.train.train.train.train.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.“，
（'f1'，'2016丝绸之路拉力赛收官 标致道达尔汽车组夺冠'),
('f1','保时捷超级杯霍根海姆站 中国车手张大胜再出击'),
('basketball','林书豪透露生涯两低谷：效力湖人勇士令人失望'),
('basketball','后场双星合砍27分10助 开拓者全队发挥战胜爵士')])
print sample_2.predict_single('队内对抗曝光湖人新阵容 阿联或任内线主力替补').predicted_y
# basketball
print sample_2.predict_single('再出悲剧！ 达喀尔拉力赛后勤车肇事致1死10伤').predicted_y
# f1
# customize 配置
configs={
“网格”：0，0，0，3，# 特征表达。0 为 Binary feature，1 为 word count，2 为词频，3 为TF-IDF。
'classifier': 0 # 分类器选择。0 为 Crammer and Singer SVM multiclass，1 为 L1 损失分类 one-vs-rest，2 为 L2损失分类 one-vs-rest，3 为逻辑回归 one-vs-rest。
}
another_sample = Yast('another_sample', configs)
# 人们对另一个样本序列（'./train-file.txt'）
另一个样本序列：标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本。_sample.test（'./test_file.txt'）
another_sample.analyze('都说苹果的创新力越来越差了，根据您的了解，苹果有哪些外行看不到内行却深感振奋的黑科技？')
# 打印 query 的每个向量的权重，用作分析
```
## Features
- [x] 支持多种分类器
- [x] 支持多种特征表达
- [x] 支[公式]（http://latex.codecogs.com/gif.latex？\伽玛）伽玛！[公式]（http://latex.codecogs.com/gif.latex？c）
-[x]自动获取标签
[！[构建状态]（https://travis-ci.org/ailurus1991/yast.svg？branch=master）（https://travis ci.org/ailurus1991/yast）
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[！[PYPI版本]（https://badge.fury.io/py/yast.svg）（https://badge.fury.io/py/yast）
[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/github/ailurus1991/yast/badge.svg？branch=master）（https://coveralls.io/github/ailurus1991/yast？branch=master）
yast，liblinear（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/）[jieba（https://github.com/fxsjy/jieba）和[jieba（http://www.csie.csie.ntu.entu.edu.tw/~cjlin/liblinear/）
《入门入门
yast importyast
sample=yast（'sample'）
sample.train.train.train.train.train.train.train.train.train.train.train.track.train.track.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.train.train.train.train.train.train.train.train.train.stock.stock.stock.stock.stock.stock.stock.“，
（'f1'，'2016丝绸之路拉力赛收官 标致道达尔汽车组夺冠'),
('f1','保时捷超级杯霍根海姆站 中国车手张大胜再出击'),
('basketball','林书豪透露生涯两低谷：效力湖人勇士令人失望'),
('basketball','后场双星合砍27分10助 开拓者全队发挥战胜爵士')])
print sample_2.predict_single('队内对抗曝光湖人新阵容 阿联或任内线主力替补').predicted_y
# basketball
print sample_2.predict_single('再出悲剧！ 达喀尔拉力赛后勤车肇事致1死10伤').predicted_y
# f1
# customize 配置
configs={
“网格”：0，0，0，3，# 特征表达。0 为 Binary feature，1 为 word count，2 为词频，3 为TF-IDF。
'classifier': 0 # 分类器选择。0 为 Crammer and Singer SVM multiclass，1 为 L1 损失分类 one-vs-rest，2 为 L2损失分类 one-vs-rest，3 为逻辑回归 one-vs-rest。
}
another_sample = Yast('another_sample', configs)
# 人们对另一个样本序列（'./train-file.txt'）
另一个样本序列：标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本，标签文本。_sample.test（'./test_file.txt'）
another_sample.analyze('都说苹果的创新力越来越差了，根据您的了解，苹果有哪些外行看不到内行却深感振奋的黑科技？')
# 打印 query 的每个向量的权重，用作分析
```
## Features
- [x] 支持多种分类器
- [x] 支持多种特征表达
- [x] 支[公式]（http://latex.codecogs.com/gif.latex？\伽玛）伽玛！[公式]（http://latex.codecogs.com/gif.latex？c）
-[x]自动获取标签
欢迎加入QQ群-->： 979659372
