在NLTK中导入SVM light文件格式

Question

我尝试使用NLTK来训练一个朴素的Bayes分类器来进行多类文本分类。但我无法查阅原文。我提供的是一个SVM光格式的文件（每行一个实例特点：值对). 简单地使用这个分类器和Bayes导入这个数据集。我想知道是否有某种方法可以将这个文件导入NLTK并直接用于训练分类器。在

Answer 1

根据nltk自己的文档，这是这样实现的：

文件摘录：

scikit-learn (http://scikit-learn.org) is a machine learning library for Python. It supports many classification algorithms, including SVMs, Naive Bayes, logistic regression (MaxEnt) and decision trees.

This package implement a wrapper around scikit-learn classifiers. To use this wrapper, construct a scikit-learn estimator object, then use that to construct a SklearnClassifier. E.g., to wrap a linear SVM with default settings:

示例：

>>> from sklearn.svm import LinearSVC
>>> from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
>>> classif = SklearnClassifier(LinearSVC())

请参见：http://www.nltk.org/api/nltk.classify.html#module-nltk.classify.scikitlearn