クイック スタート: Go 言語関数を使用して単純なテキスト分類関数を実装する
テキスト分類は、自然言語処理の分野における重要なタスクです。その目標は、指定されたテキストの一部を事前定義されたカテゴリに割り当てることです。 。この記事では、Go 言語の関数を使用して、簡単なテキスト分類関数を実装します。
まず、この単純なテキスト分類問題の具体的な目標を明確にする必要があります。この例の目標は、テキストをポジティブとネガティブの 2 つのカテゴリに分類することです。これを達成するために、キーワードマッチングに基づく方法を使用します。
次に、ポジティブなキーワードとネガティブなキーワードを含む辞書を準備する必要があります。これらのキーワードは、「良い」、「好き」などのポジティブな感情を表す単語や、「悪い」、「嫌い」などのネガティブな感情を表す単語など、ポジティブまたはネガティブな感情に関連する単語です。これらのキーワードを文字列スライスに保存できます。
次に、テキストの一部を入力として受け入れ、そのテキストがポジティブな感情であるかネガティブな感情であるかを判断する関数を作成できます。サンプル コードは次のとおりです。
package main import ( "fmt" "strings" ) func classifyText(text string, positiveKeywords []string, negativeKeywords []string) string { text = strings.ToLower(text) // 将文本转换为小写 for _, keyword := range positiveKeywords { // 遍历正面关键词 if strings.Contains(text, keyword) { // 如果文本包含正面关键词 return "Positive" // 返回正面情感 } } for _, keyword := range negativeKeywords { // 遍历负面关键词 if strings.Contains(text, keyword) { // 如果文本包含负面关键词 return "Negative" // 返回负面情感 } } return "Neutral" // 如果文本既不包含正面关键词也不包含负面关键词,则返回中性情感 } func main() { text := "我很喜欢这个产品" // 要分类的文本 positiveKeywords := []string{"好", "喜欢"} // 正面关键词 negativeKeywords := []string{"坏", "讨厌"} // 负面关键词 result := classifyText(text, positiveKeywords, negativeKeywords) fmt.Println("文本分类结果:", result) }
上記のコードでは、テキスト、ポジティブ キーワード スライス、およびネガティブ キーワード スライスの 3 つのパラメーターを受け入れるclassifyText 関数を定義します。この関数は、まず入力テキストを小文字に変換し、次に肯定的なキーワードと否定的なキーワードを反復処理し、strings.Contains 関数を使用してテキストにキーワードが含まれているかどうかを判断します。テキストにポジティブなキーワードが含まれている場合は「ポジティブ」、テキストにネガティブなキーワードが含まれている場合は「ネガティブ」、テキストにポジティブなキーワードもネガティブなキーワードも含まれていない場合は「ニュートラル」を返します。
main 関数では、分類するテキストと、ポジティブなキーワードとネガティブなキーワードを定義します。次に、classifyText 関数を呼び出し、結果を出力します。
上記のコードを使用すると、指定されたテキストに対する肯定的な感情と否定的な感情の単純な分類を実行できます。
もちろん、これは単なる単純な例であり、実際のテキスト分類問題はさらに複雑である可能性があります。ただし、関数とキーワード マッチングを使用すると、簡単なテキスト分類機能をすぐに開始して実装できます。
この記事が、Go 言語関数を使用してテキスト分類関数を実装する方法を理解するのに役立つことを願っています。
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