TextGrocery 是一个基于SVM算法的短文本分类工具，内置了结巴分词，让文本分类变得简单。
示例代码：
>>> from tgrocery import Grocery # 新开张一个杂货铺，别忘了取名！ >>> grocery = Grocery('sample') # 训练文本可以用列表传入 >>> train_src = [ ('education', '名师指导托福语法技巧：名词的复数形式'), ('education', '中国高考成绩海外认可 是“狼来了”吗？'), ('sports', '图文：法网孟菲尔斯苦战进16强 孟菲尔斯怒吼'), ('sports', '四川丹棱举行全国长距登山挑战赛 近万人参与') ] >>> grocery.train(train_src) # 也可以用文件传入 >>> grocery.train('train_ch.txt') # 保存模型 >>> grocery.save() # 加载模型（名字和保存的一样） >>> new_grocery = Grocery('sample') >>> new_grocery.load() # 预测 >>> new_grocery.predict('考生必读：新托福写作考试评分标准') education # 测试 >>> test_src = [ ('education', '福建春季公务员考试报名18日截止 2月6日考试'), ('sports', '意甲首轮补赛交战记录:米兰客场8战不败国米10年连胜'), ] >>> new_grocery.test(test_src) # 准确率 0.5 # 同样可以用文本传入 >>> new_grocery.test('test_ch.txt') # 自定义分词器 >>> custom_grocery = Grocery('custom', custom_tokenize=list)
