machine-learning - weka 3.7 explorer 无法对文本进行分类

Question

我正在尝试使用 weka 3.7 explorer 进行文本分类。我使用文本加载器将 2 个文本文件（分为两个目录 class1 和 class2）转换为 arff。在此之前，我将案例标准化以降低。现在，当我将文件加载到 weka 并应用过滤器 stringtowordvector（例如 stopwords、usewordcount、usestoplist、stemmer - snowballstemmer）时，我的变量列表没有任何变化。对于每个类，所有变量（单词）都以 1 或 0 的形式给出。

请帮我。

这是我的过滤器命令

weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector -R first-last -W 1000 -prune-rate -1.0 -C -N 0 -S -stemmer weka.core.stemmers.SnowballStemmer -M 1 -tokenizer "weka.core.tokenizers .WordTokenizer -delimiters \" \r\n\t.,;:\\'\\"()?!\""

Answer 1

当我想从 .csv 读取并使用 StringToWord 向量时，这发生在我身上。

我的问题是，文本属性是标称类型而不是字符串。我使用了“NominalToString”类，用它来将值更改为字符串，然后它就起作用了。