本文整理汇总了Python中helper.Helper.replace_two_or_more_liat方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Helper.replace_two_or_more_liat方法的具体用法？Python Helper.replace_two_or_more_liat怎么用？Python Helper.replace_two_or_more_liat使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类helper.Helper的用法示例。
在下文中一共展示了Helper.replace_two_or_more_liat方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: latih
# 需要导入模块: from helper import Helper [as 别名]
# 或者: from helper.Helper import replace_two_or_more_liat [as 别名]
#helper.filtered_tweet buat data latih (jadi dipisah tweet, sama targetnya yang dari tweet.dat)
training_set = nltk.classify.apply_features(helper.extract_features, helper.filtered_tweet)
#ini buat mulai ngetrain (ngehasilin model)
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)
# classifier = nltk.MaxentClassifier.train(training_set)
# helper.save_model('maxent.mdl', classifier)
#ini mah cuma ngeprint yang didalem file question.txt
print helper.question_text
# classifier = helper.load_model('naivebayes.mdl')
# classifier2 = helper.load_model('sentiment-maxent.mdl')
#mecah kalimat jadi kata2
print helper.replace_two_or_more_liat(tweet.split())
#corpus = data uji
corpus_tag = helper.get_tag_from_corpus("tweets.dat")
corpus_text = helper.get_text_from_corpus("tweets.dat")
test_tag = []
#untuk nguji
corpus_text = ["Aku ga suka sama kamu"]
for text in corpus_text:
#untuk klasifikasi si "text" di corpus
result = classifier.classify(helper.extract_features(text.split()))
print result
# if result == '1':
# result = classifier2.classify(helper.extract_features(text.split()))
test_tag.append(result)
corpus_tag.reverse()