Jonathan Star 2023-05-30 10:57 采纳率: 73.8%
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hanlp 训练 从数据库 读取数据 怎么写

hanlp 训练 从数据库 读取数据 怎么写
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  • Jonathan Star 2023-05-30 11:07
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    如果您希望使用HanLP的train(Map<String, String[]> trainingDataSet)方法来训练文本分类模型,并且您的训练数据以键值对的形式存在,其中键是类别,值是对应类别的文本数组,您可以按照以下方式从数据库读取数据并进行训练:

    import com.hankcs.hanlp.classification.classifiers.IClassifier;
    import com.hankcs.hanlp.classification.classifiers.NaiveBayesClassifier;
    import com.hankcs.hanlp.classification.models.AbstractModel;
    import com.hankcs.hanlp.corpus.document.sentence.Sentence;
    import com.hankcs.hanlp.tokenizer.HanLPTokenizer;
    
    import java.sql.Connection;
    import java.sql.DriverManager;
    import java.sql.ResultSet;
    import java.sql.Statement;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    public class TrainingFromDatabase {
        public static void main(String[] args) {
            String dataPath = "path/to/your/database";
    
            // 调用自动化训练函数
            AbstractModel model = trainFromDatabase(dataPath);
    
            // 在这里可以使用训练好的模型进行分类预测等操作
        }
    
        public static AbstractModel trainFromDatabase(String dataPath) {
            try {
                // 建立数据库连接
                Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "username", "password");
    
                // 创建查询语句
                String query = "SELECT text, category FROM mytable";
    
                // 执行查询
                Statement statement = connection.createStatement();
                ResultSet resultSet = statement.executeQuery(query);
    
                // 准备训练数据
                Map<String, String[]> trainingDataSet = new HashMap<>();
    
                while (resultSet.next()) {
                    String text = resultSet.getString("text");
                    String category = resultSet.getString("category");
    
                    // 检查类别是否已存在于训练数据中
                    if (trainingDataSet.containsKey(category)) {
                        String[] texts = trainingDataSet.get(category);
                        String[] newtexts = new String[texts.length + 1];
                        System.arraycopy(texts, 0, newtexts, 0, texts.length);
                        newtexts[texts.length] = text;
                        trainingDataSet.put(category, newtexts);
                    } else {
                        trainingDataSet.put(category, new String[]{text});
                    }
                }
    
                // 关闭连接和其他资源
                resultSet.close();
                statement.close();
                connection.close();
    
                // 创建分类器
                IClassifier classifier = new NaiveBayesClassifier();
    
                // 使用HanLP进行训练
                classifier.train(trainingDataSet);
    
                // 获取训练模型
                return classifier.getModel();
    
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                return null;
            }
        }
    }
    

    在这个示例代码中,我们创建了一个Map<String, String[]> trainingDataSet,用于存储训练数据,其中键是类别,值是对应类别的文本数组。在从数据库读取数据时,我们将文本添加到相应类别的文本数组中。

    请根据您的实际情况进行适当的调整和修改,包括数据库连接参数、数据库查询语句以及数据表和列的名称。此示例仅供参考,您可能需要根据实际情况进行更多的处理和错误检

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