TextBlob Naive Bayes Textklassifikation

Question

Ich versuche, den Naive Bayes Klassifikator auf Tweets mit TextBlob in Python zu implementieren. Ich konnte den Datensatz trainieren und zu einzelnen Tweets erfolgreich einstufen kann mit:

print cl.classify("text") 

Jetzt möchte ich eine CSV-Datei öffnen und alle Tweets in dieser Datei zu klassifizieren. Irgendwelche Vorschläge, wie ich das erreichen kann? Mein Code ist wie folgt:

import csv 
from textblob import TextBlob 

with open(test_path, 'rU') as csvfile: 
    lineReader = csv.reader(csvfile,delimiter=',',quotechar="\"") 
    lineReader = csv.reader(csvfile,delimiter=',') 

    test = [] 
    for row in lineReader: 
     blob = (row[0]) 
     blob = TextBlob(blob) 
     test.append([blob]) 

     print (test.classify()) 

Attribute: ‚list‘ Objekt hat kein Attribut ‚klassifizieren‘

Answer 1

Sie müssen auch auch zuerst trainieren,

(nicht klar, ob Sie dies getan haben?)

train = [] 
# then repeat your above lines, appending each tweet to train set 
# but for a separate training set (or slice up the rows) 

# do your test append loop ----- 

# 1. Now train a model 
my_classifier = NaiveBayesClassifier(train) 

# 2. test given to the model to get accuracy 
accu = my_classifier.accuracy(test)