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我在序列化方面遇到了一些问题

这是我将 mClassifier 对象写入文件的代码：

FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("C:\\polarity.model");
ObjectOutputStream objOut = new ObjectOutputStream(fileOut);
mClassifier.compileTo(objOut);
objOut.close();

它工作正常并将内容写入文件。

但是有一个问题：myClassifierobject 是 type DynamicLMClassifier。compileTo然而，上面的方法返回一个 LMClassifier 的实例（超类）

这是我读取对象的代码：

FileInputStream in = new FileInputStream("C:\\polarity.model");
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(in);
mClassifier = (DynamicLMClassifier)(ois.readObject());
ois.close();

当我读取对象时，我将其键入DynamicLMClassifier，它也可以正常工作，但我没有得到我想要的输出。再次读取对象时，不应该将其类型转换为LMClassifier而不是DynamicLMClassifier. 但是，如果我这样做，编译器会抱怨它应该是 type DynamicLMClassifier。

以上可能是问题还是我在其他地方做错了什么。我的意思是没有序列化的代码工作得很好，我得到了想要的输出，我的意思是当对象在内存中时。

编辑：这是完整的代码（只需删除train()andgetSentiments()方法中的序列化部分，它就可以按预期工作），还要注意在（1）中我没有调用序列化getSentiments()，我只是在训练，即调用 train () 方法（ 2) 现在我在 (1) 之后有一个序列化模型，并且我没有通过仅在 main 中注释掉适当的代码来调用该train()方法：getSentiment()

public class PolarityBasic{

    File mPolarityDir;
    String[] mCategories;
    DynamicLMClassifier<NGramProcessLM> mClassifier,readClassifier;

    PolarityBasic(String[] args) {
        System.out.println("\nBASIC POLARITY DEMO");
        mPolarityDir = new File("C:\\review_polarity","txt_sentoken");
        System.out.println("\nData Directory=" + mPolarityDir);
        mCategories = mPolarityDir.list();
        int nGram = 8;
        mClassifier 
            = DynamicLMClassifier
            .createNGramProcess(mCategories,nGram);
   }

    void run() throws ClassNotFoundException, IOException {
        train();
   }

    boolean isTrainingFile(File file) {
        return file.getName().charAt(2) != '9';  // test on fold 9
    }

    void train() throws IOException {
        int numTrainingCases = 0;
        int numTrainingChars = 0;
        System.out.println("\nTraining.");
        for (int i = 0; i < mCategories.length; ++i) {
            String category = mCategories[i];
            Classification classification
                = new Classification(category);
            File file = new File(mPolarityDir,mCategories[i]);
            File[] trainFiles = file.listFiles();
            for (int j = 0; j < trainFiles.length; ++j) {
                File trainFile = trainFiles[j];
                if (isTrainingFile(trainFile)) {
                    ++numTrainingCases;
                    String review = Files.readFromFile(trainFile,"ISO-8859-1");
                    numTrainingChars += review.length();
                    Classified<CharSequence> classified
                        = new Classified<CharSequence>(review,classification);
                    mClassifier.handle(classified);

                }
            }
        }
        FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream("C:\\review_polarity/polarity.model");
        ObjectOutputStream objOut = new ObjectOutputStream(fileOut);
        mClassifier.compileTo(objOut);
        objOut.close();
        System.out.println("  # Training Cases=" + numTrainingCases);
        System.out.println("  # Training Chars=" + numTrainingChars);
    }


    String getSentiment(String text) {
        try{
            FileInputStream in = new FileInputStream("C:\\review_polarity/polarity.model");
            ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(in);
            mClassifier = (DynamicLMClassifier)(ois.readObject());
            ois.close();
        }
        catch(Exception e){}
        Classification classification = null;
        classification = readClassifier.classify(text);
        System.out.println("classification:  " + classification);
        return (classification.bestCategory());
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            PolarityBasic pB = new PolarityBasic(args);
            pB.run();
            String text = null;
            text = "It was awesome !";
           System.out.println("The text \"" + text + "\" is "
         + pB.getSentiment(text));
        } catch (Throwable t) {
            System.out.println("Thrown: " + t);
            t.printStackTrace(System.out);
        }
    }

}
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2 回答 2

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解决了这个问题。这是用于读取对象的代码（而不是问题中给出的代码）：

LMClassifier readClassifier;
FileInputStream in = new FileInputStream("C:\\polarity.model");
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(in);
readClassifier = (LMClassifier)(ois.readObject());
ois.close();
于 2012-12-18T05:04:21.510 回答
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我不确定你compileTo的方法是做什么的，但我假设它使用 Java 序列化 API（例如，writeObject()）将对象写入流。

我也不完全确定你的问题是什么。如果mClassifier是静态类型DynamicLMClassifier，它是它的子类，LMClassifier那么很明显你不能LMClassifier为它分配一个类型的对象。因此，转换为LMClassifier应该产生编译器错误。

如果您只保留实例，DynamicLMClassifier那么您可以安全地类型转换为该类。

那么，你没有得到但渴望得到的结果是什么？

于 2012-12-17T11:03:24.347 回答