许嵩音乐智能问答系统微信小程序之获取数据及文本分类

项目简介.
音乐播放器搭建.
获取数据及文本分类.
智能客服聊天界面.
连接前端微信小程序输入和后端python，并返回值
连接知识图谱

数据获取

今天我们正式开始获取数据和对文本进行分类，我的信息都还是从百度百科和网易云上获取的，因为信息量比较少就没有使用爬虫，直接自己手动获取，然后复制在excel里面。
主要获取的信息有

个人信息
演唱会
专辑
为他人创作
歌曲
歌曲关键词
推荐

文本分类

获取了这些信息以后，我们就先将此次的文本分类任务定为这7大类，接下来我们开始训练分类模型。
首先我们先获取训练好的文本数据集，关于这7大类的询问方式找不到现成的，我就自己写了大概150条，然后给他们分别打上一个标签，如下：
因为时间仓促，感觉这个训练集是有点小的，而且一个人容易思维定型，如果邀请大家一起来想问题应该会更全面一点，这些所有的信息都上传资源了，大家可以下载之后，再加以补充。
接下来，正式使用朴素贝叶斯进行训练。

##导入需要的包，读入excel文件
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import os
import re
import copy
from collections import Counter
import joblib
data = pd.read_excel('问题.xlsx')
x_train=data['问题']
y_train=data['类别']

使用词库表示法进行特征提取，也就是一个字就是一个特征

##文本特征提取（词库表示法）
#sklearn库CountVectorizer转词向量
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000)
vectorizer.fit(x_train_fenci)
# 进行文本转化为特征
x_train = vectorizer.transform(x_train_fenci)

接下来训练模型并保存，保存了模型，下次调用就直接测试出结果，不需要再从头训练开始，非常节省时间。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
#模型训练
classifier.fit(x_train, y_train)
#将模型持久化,以便以后使用
joblib.dump(classifier, 'clf_model.pkl')
#将词库持久化,以便以后使用
joblib.dump(vectorizer, 'vec_model.pkl')

如果大家的jupyter notebook上面还没有安装joblib，可以安装一下。

!pip install joblib

OK，大功告成，我们可以测试一下，看看训练效果如何。

clf = joblib.load("clf_model.pkl")
vec = joblib.load("vec_model.pkl")
test=["许嵩的个人信息","许嵩办过哪些演唱会","许嵩有哪些专辑","许嵩帮别人写过哪些歌"]
df=pd.DataFrame({'1':test})
x_test=df['1']
x_test_fenci = fenci(x_test)
y_predict = clf.predict(vec.transform(x_test_fenci))
print(y_predict)

效果还是非常不错的。

完整的数据集、代码、训练好的模型都已经上传资源啦！
链接： https://download.csdn.net/download/weixin_46570668/19666781.