擅长:python、mysql、java
<p>我知道有两种选择:</p>
<p>1)定期对分类器重新训练新数据。您将在一个语料库中积累新的训练数据(已经包含原始训练数据),然后每隔几个小时,重新训练并重新加载分类器。这可能是最简单的解决办法。在</p>
<p>2)将内部模型外部化,然后手动更新。通过给<code>NaiveBayesClassifier</code>和<code>feature_probdist</code>,可以直接创建<code>NaiveBayesClassifier</code>。您可以单独创建它们,将它们传递给<code>NaiveBayesClassifier</code>,然后在新数据到来时更新它们。分类器将立即使用这些新数据。您必须查看<code>train</code>方法,了解如何更新概率分布的详细信息。在</p>