挑戰(zhàn)：使用機器學習對 RSS 提要進行分類

最近，我接到一項任務，要求為客戶創(chuàng)建一個 RSS 提要分類子系統(tǒng)。目標是讀取幾十個甚至幾百個 RSS 提要，將它們的許多文章自動分類到幾十個預定義的主題領域當中。客戶網站的內容、導航和搜索功能都將由這個每日自動提要檢索和分類結果驅動。

客戶建議使用機器學習，或許還會使用 Apache Mahout 和 Hadoop 來實現(xiàn)該任務，因為客戶最近閱讀了有關這些技術的文章。但是，客戶的開發(fā)團隊和我們的開發(fā)團隊都更熟悉 Ruby，而不是 Java? 技術。本文將介紹解決方案的技術之旅、學習過程和最終實現(xiàn)。

什么是機器學習？

我的第一個問題是，“究竟什么是機器學習？” 我聽說過這個術語，并且隱約知道超級計算機 IBM? Watson 最近使用該技術在一場 Jeopardy 比賽中擊敗了人類競爭者。作為購物者和社交網絡活動參與者，我也知道 Amazon.com 和 Facebook 根據(jù)其購物者數(shù)據(jù)在提供建議（如產品和人）方面表現(xiàn)良好。總之，機器學習取決于 IT、數(shù)學和自然語言的交集。它主要關注以下三個主題，但客戶的解決方案最終僅涉及前兩個主題：

• 分類。根據(jù)類似項目的一組訓練數(shù)據(jù)，將相關的項分配到任意預定義的類別
• 建議。根據(jù)類似項目的觀察來建議采用的項
• 集群。在一組數(shù)據(jù)內確定子組

Mahout 和 Ruby 的選擇

理解了機器學習是什么之后，下一步是確定如何實現(xiàn)它。根據(jù)客戶的建議，Mahout 是一個合適的起點。我從 Apache 下載了代碼，并開始了學習使用 Mahout 及其兄弟 Hadoop 實現(xiàn)機器學習的過程。不幸的是，我發(fā)現(xiàn)即使對于有經驗的 Java 開發(fā)人員而言，Mahout 的學習曲線也很陡峭，并且不存在可用的樣例代碼。同樣不幸的是，機器學習缺乏基于 Ruby 的框架或 gem。

發(fā)現(xiàn) Python 和 NLTK

我繼續(xù)搜索解決方案，并且在結果集中一直遇到 "Python"。作為一名 Ruby 開發(fā)人員，雖然我還沒有學過該語言，但我也知道 Python 是一個面向相似對象的、基于文本的、可理解和動態(tài)的編程語言。盡管兩種語言之間存在一些相似之處，但我多年來都忽視了學習 Python，將它視為一項多余的技能集。Python 是我的 “盲點”，我懷疑許多 Ruby 開發(fā)人員同行都是這樣認為的。

搜索機器學習的書籍，并更深入研究它們的目錄，我發(fā)現(xiàn)，有相當高比例的此類系統(tǒng)在使用 Python 作為其實現(xiàn)語言，并使用了一個被稱為 Natural Language Toolkit（NLTK，自然語言工具包）的庫。通過進一步的搜索，我發(fā)現(xiàn) Python 的應用比我意識到的還要廣泛，如 Google App Engine、YouTube 和使用 Django 框架構建的網站。它甚至還預安裝在我每天都使用的 Mac OS X 工作站上！此外，Python 為數(shù)學、科學和工程提供了有趣的標準庫（例如，NumPy 和 SciPy）。

我決定推行一個 Python 解決方案，因為我找到了非常好的編碼示例。例如，下面這一行代碼就是通過 HTTP 讀取 RSS 提要并打印其內容所需的所有代碼：

print feedparser.parse("http://feeds.nytimes.com/nyt/rss/Technology")

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快速掌握 Python

在學習一門新的編程語言時，最容易的部分往往是學習語言本身。較難的部分是了解它的生態(tài)系統(tǒng)：如何安裝它、添加庫、編寫代碼、構造代碼文件、執(zhí)行它、調試它并編寫單元測試。本節(jié)將簡要介紹這些主題；請務必參閱?參考資料，以獲得有關詳細信息的鏈接。

pip

Python Package Index (pip) 是 Python 的標準軟件包管理器。您可以使用該程序將庫添加到您的系統(tǒng)。它類似于 Ruby 庫的 gem。為了將 NLTK 庫添加到您的系統(tǒng)，您可以輸入以下命令：

$ pip install nltk

為了顯示在您的系統(tǒng)上已安裝的 Python 庫的列表，請運行以下命令：

$ pip freeze

運行程序

執(zhí)行 Python 程序同樣很簡單。獲得一個名稱為?locomotive_main.py?的程序和三個參數(shù)，然后您就可以使用 Python 程序編譯并執(zhí)行它：

$ python locomotive_main.py arg1 arg2 arg3

Python 使用?清單 1?中的?if __name__ == "__main__":?語法來確定文件本身是從命令行執(zhí)行的還是從其他代碼導入的。為了讓文件變得可以執(zhí)行，需要添加?"__main__"?檢測。

清單 1. Main 檢測

import sys import time import locomotiveif __name__ == "__main__":start_time = time.time()if len(sys.argv) > 1:app = locomotive.app.Application()... additional logic ...

virtualenv

大多數(shù) Ruby 開發(fā)人員熟悉系統(tǒng)范圍的庫或 gem 的問題。使用一組系統(tǒng)范圍內的庫的做法一般是不可取的，因為您的其中一個項目可能依賴于某個給定的庫的版本 1.0.0，而另一個項目則依賴于版本 1.2.7。同樣，Java 開發(fā)人員都知道系統(tǒng)范圍的 CLASSPATH 存在同樣的問題。就像 Ruby 社區(qū)使用其?rvm?工具，而 Python 社區(qū)使用?virtualenv?工具（請參閱?參考資料，以獲得相關鏈接）來創(chuàng)建獨立的執(zhí)行環(huán)境，其中包含特定版本的 Python 和一組庫。清單 2?中的命令顯示了如何為您 p1 項目創(chuàng)建一個名為?p1_env?的虛擬環(huán)境，其中包含feedparser、numpy、scipy?和?nltk?庫。

清單 2. 使用 virualenv 創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境的命令

$ sudo pip install virtualenv$ cd ~$ mkdir p1$ cd p1$ virtualenv p1_env --distribute$ source p1_env/bin/activate (p1_env)[~/p1]$ pip install feedparser(p1_env)[~/p1]$ pip install numpy(p1_env)[~/p1]$ pip install scipy(p1_env)[~/p1]$ pip install nltk(p1_env)[~/p1]$ pip freeze

每次在一個 shell 窗口使用您的項目時，都需要 “獲得” 您的虛擬環(huán)境激活腳本。請注意，在激活腳本被獲得后，shell 提示符會改變。當在您的系統(tǒng)上創(chuàng)建和使用 shell 窗口，輕松地導航到您的項目目錄，并啟動其虛擬環(huán)境時，您可能想在您的 ~/.bash_profile 文件中添加以下條目：

$ alias p1="cd ~/p1 ; source p1_env/bin/activate"

代碼庫結構

在完成簡單的單文件 “Hello World” 程序的編寫之后，Python 開發(fā)人員需要理解如何正確地組織其代碼庫的目錄和文件名。Java 和 Ruby 語言在這方面都有各自的要求，Python 也沒有什么不同。簡單來說，Python 使用包?的概念對相關的代碼進行分組，并提供了明確的名稱空間。出于演示目的，在本文中，代碼存在于某個給定項目的根目錄中，例如 ~/p1。在這個目錄中，存在一個用于相同名稱的 Python 包的 locomotive 目錄。清單 3?顯示了這個目錄結構。

清單 3. 示例目錄結構

locomotive_main.py locomotive_tests.pylocomotive/__init__.pyapp.pycapture.pycategory_associations.pyclassify.pynews.pyrecommend.pyrss.pylocomotive_tests/__init__.pyapp_test.pycategory_associations_test.pyfeed_item_test.pycrss_item_test.py

請注意名稱古怪的?__init__.py?文件。這些文件指示 Python 為您的包加載必要的庫和特定的應用程序代碼文件，它們都位于相同的目錄中。?清單 4?顯示了文件 locomotive/__init__.py 的內容。

清單 4. locomotive/__init__.py

# system imports; loads installed packagesimport codecsimport localeimport sys# application imports; these load your specific *.py filesimport appimport captureimport category_associationsimport classifyimport rssimport newsimport recommend

有了結構如?清單 4?所示的 locomotive 包之后，在項目的根目錄中的主程序就可以導入并使用它。例如，文件 locomotive_main.py 包含以下導入：

import sys # >-- system libraryimport time # >-- system libraryimport locomotive # >-- custom application code library in the "locomotive" directory

測試

Python?unittest?標準庫提供一個非常好的測試解決方案。熟悉 JUnit 的 Java 開發(fā)人員和熟悉 Test::Unit 框架的 Ruby 開發(fā)人員應該會覺得?清單 5?中的 Python?unittest?代碼很容易理解。

清單 5. Python unittest

class AppTest(unittest.TestCase):def setUp(self):self.app = locomotive.app.Application()def tearDown(self):passdef test_development_feeds_list(self):feeds_list = self.app.development_feeds_list()self.assertTrue(len(feeds_list) == 15)self.assertTrue('feed://news.yahoo.com/rss/stock-markets' in feeds_list)

清單 5?中的代碼還演示了 Python 的一個顯著的特點：所有的代碼必須一致縮進，否則無法成功編譯。tearDown(self)?方法可能在開始時看起來有點古怪。您可能會問，為什么測試總是被硬編碼為通過？事實上并非如此。這只是在 Python 中編寫空方法的一種方式。

工具

我真正需要的是一個具備語法突出顯示、代碼完成和斷點調試功能的集成開發(fā)環(huán)境 (IDE)，用該環(huán)境幫助我掌握我的 Python 學習曲線。作為使用 Eclipse IDE 進行 Java 開發(fā)的一名用戶，pyeclipse?插件是我考慮的下一個工具。雖然該插件有時比較慢，但它工作得相當不錯。我最終投資了 PyCharm IDE，它滿足了我的所有 IDE 要求。

在掌握了 Python 及其生態(tài)系統(tǒng)的基本知識之后，終于來到開始實現(xiàn)機器學習解決方案的時候。

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使用 Python 和 NLTK 實現(xiàn)分類

實現(xiàn)解決方案涉及捕獲模擬的 RSS 提要、整理其文本、使用一個?NaiveBayesClassifier?和 kNN 算法對類別進行分類。下面將會介紹這些操作中的每一個。

捕獲和解析提要

該項目特別具有挑戰(zhàn)性，因為客戶還沒有定義目標 RSS 提要列表。因此，也不存在 “訓練數(shù)據(jù)”。所以，在初始開發(fā)期間必須模擬提要和訓練數(shù)據(jù)。

我用來獲得示例提要數(shù)據(jù)的第一個方法是只提取在某個文本文件中指定的列表中的 RSS 提要。Python 提供了一個很好的 RSS 提要解析庫，其名稱為?feedparser，它抽象不同的 RSS 和 Atom 格式之間的差異。簡單的基于文本的對象序列化的另一個有用的庫被幽默地稱為pickle（泡菜）。這兩個庫在?清單 6?的代碼中均有使用，清單 6 中的代碼將每一個 RSS 提要捕獲為 “腌制過的” 對象文件，以備后用。如您所見，Python 代碼非常簡潔，且功能強大。

清單 6. CaptureFeeds 類

import feedparser import pickleclass CaptureFeeds:def __init__(self):for (i, url) in enumerate(self.rss_feeds_list()):self.capture_as_pickled_feed(url.strip(), i)def rss_feeds_list(self):f = open('feeds_list.txt', 'r')list = f.readlines()f.closereturn listdef capture_as_pickled_feed(self, url, feed_index):feed = feedparser.parse(url)f = open('data/feed_' + str(feed_index) + '.pkl', 'w')pickle.dump(feed, f)f.close()if __name__ == "__main__":cf = CaptureFeeds()

下一步的挑戰(zhàn)性之大是出乎意料的。現(xiàn)在，我有了樣例提要數(shù)據(jù)，必須對它進行分類，以便將它用作訓練數(shù)據(jù)。訓練數(shù)據(jù)?是向您的分類算法提供的數(shù)據(jù)集，以便您能從中進行學習。

例如，我使用的樣例提要包括了體育電視網絡公司 ESPN。提要的項目之一是關于 Denver Broncos 橄欖球隊的 Tim Tebow 被轉會到 New York Jets 橄欖球隊，在同一時間，Broncos 簽了他們新的四分衛(wèi) Peyton Manning。提要結果中的另一個項目是 Boeing Company 和它的新噴氣式飛機 (jet)。所以，這里的問題是，應該將哪些具體的類別值分配給第一個故事？tebow、broncos、manning、jets、quarterback、trade和?nfl?這些值都是合適的。但只有一個值可以在訓練數(shù)據(jù)中被指定為訓練數(shù)據(jù)類別。同樣，在第二個故事中，類別應該是?boeing?還是?jet？困難的部分在于這些細節(jié)。如果您的算法要產生精確的結果，那么大型訓練數(shù)據(jù)集的準確手工分類非常關鍵。要做到這一點，不應該低估所需的時間。

我需要使用更多的數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)必須已進行了準確的分類，這種情況很快就變得明顯。我可以在哪里找到這樣的數(shù)據(jù)呢？進入 Python NLTK。除了是一個出色的語言文本處理庫之外，它甚至還帶有可下載的示例數(shù)據(jù)集，或是其術語中的文集，以及可以輕松訪問此下載數(shù)據(jù)的應用程序編程接口。要安裝 Reuters 文集，可以運行如下所示的命令。會有超過 10,000 篇新聞文章將下載到您的 ~/nltk_data/corpora/reuters/ 目錄中。與 RSS 提要項目一樣，每篇 Reuters 新聞文章中都包含一個標題和一個正文，所以這個 NLTK 預分類的數(shù)據(jù)非常適合于模擬 RSS 提要。

$ python # enter an interactive Python shell >>> import nltk # import the nltk library >>> nltk.download() # run the NLTK Downloader, then enter 'd' Download Identifier> reuters # specify the 'reuters' corpus

特別令人感興趣的是文件 ~/nltk_data/corpora/reuters/cats.txt。它包含了一個列表，其中包含文章文件名稱，以及為每個文章文件分配的類別。文件看起來如下所示，所以，子目錄 test 中的文件 14828 中的文章與主題?grain?有關。

test/14826 trade test/14828 grain

自然語言是混亂的

RSS 提要分類算法的原始輸入，當然是以英語書寫的文本。原始，確實如此。

從計算機處理的角度來看，英語或任何自然語言（口語或普通的語言）都是極不規(guī)范和不準確的。首先，存在大小寫的問題。單詞?Bronco?是否等于?bronco？答案是，也許是。接下來，您要應付標點和空格。bronco.?是否等于?bronco?或?bronco,？算是吧。然后，有復數(shù)形式和相似的單詞。run、running?和?ran?是否相等？這取決于不同的情況。這三個詞有一個共同的?詞根。如果將自然語言詞匯嵌入在標記語言（如 HTML）中，情況會怎么樣呢？在這種情況下，您必須處理像?<strong>bronco</strong>?這樣的文本。最后，還有一個問題，就是那些經常使用但基本上毫無意義的單詞，像?a、and?和?the。這些所謂的停用詞非常礙事。自然語言非常凌亂；在處理之前，需要對它們進行整理。

幸運的是，Python 和 NLTK 讓您可以收拾這個爛攤子。在?清單 7?中，RssItem?類的?normalized_words?方法可以處理所有這些問題。請?zhí)貏e注意 NLTK 如何只使用一行代碼就能夠清潔嵌入式 HTML 標記的原始文章文本！使用一個正則表達式刪除標點，然后每個單詞被拆分，并規(guī)范化為小寫。

清單 7. RssItem 類

class RssItem:...regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation))...def normalized_words(self, article_text):words = []oneline = article_text.replace('\n', ' ')cleaned = nltk.clean_html(oneline.strip())toks1 = cleaned.split()for t1 in toks1:translated = self.regex.sub('', t1)toks2 = translated.split()for t2 in toks2:t2s = t2.strip().lower()if self.stop_words.has_key(t2s):passelse:words.append(t2s)return words

只需這一行代碼就可以從 NLTK 獲得停用詞列表；并且還支持其他自然語言：

nltk.corpus.stopwords.words('english')

NLTK 還提供了一些 “詞干分析器” 類，以便進一步規(guī)范化單詞。請查看有關詞干、詞形歸并、句子結構和語法的 NLTK 文檔，了解有關的更多信息。

使用 Naive Bayes 算法進行分類

算法在 NLTK 中被廣泛使用并利用nltk.NaiveBayesClassifier?類實現(xiàn)。Bayes 算法根據(jù)特性在其數(shù)據(jù)集中的每個存在或不存在對項目進行分類。在 RSS 提要項目的情況下，每一個特性都是自然語言的一個給定的（清潔過的）單詞。該算法是 “樸實” 的，因為它假設特性（在本例中，單詞）之間沒有任何關系。

然而，英語這種語言包含超過 250,000 個單詞。當然，我不希望為了將 RSS 提要項目傳遞給算法就要為每個 RSS 提要項目創(chuàng)建一個包含 250,000 個布爾值的對象。那么，我會使用哪些單詞？簡單來說，答案是在培訓數(shù)據(jù)組中除了停用詞之外最常見的單詞。NLTK 提供了一個優(yōu)秀的類，即?nltk.probability.FreqDist，我可以用它來識別這些最常用的單詞。在?清單 8?中，collect_all_words?方法返回來自所有培訓文章的所有單詞的一個數(shù)組。

然后，此數(shù)組被傳遞給?identify_top_words?方法，以確定最頻繁的單詞。nltk.FreqDist?類的一個有用的特性是，它實質上是一個散列，但是它的鍵按其對應的值或計數(shù)?排序。因此，使用?[:1000]?Python 語法可以輕松獲得最頻繁的 1000 個單詞。

清單 8. 使用 nltk.FreqDist 類

def collect_all_words(self, items):all_words = []for item in items:for w in item.all_words:words.append(w)return all_wordsdef identify_top_words(self, all_words):freq_dist = nltk.FreqDist(w.lower() for w in all_words)return freq_dist.keys()[:1000]

對于利用 NLTK Reuters 文章數(shù)據(jù)模擬的 RSS 提要項目，我需要確定每個項目的類別。為此，我讀取前面提到的 ~/nltk_data/corpora/reuters/cats.txt 文件。用 Python 讀取一個文件非常簡單，如下所示：

def read_reuters_metadata(self, cats_file):f = open(cats_file, 'r')lines = f.readlines()f.close()return lines

接下來的步驟是獲得每個 RSS 提要項目的特性。RssItem?類的?features?方法（如下所示）可以做到這一點。在該方法中，在文章中的all_words?數(shù)組首先被減少到一個較小的?set?對象，以消除重復的單詞。然后會遍歷?top_words，并在該 set 中進行比較，確定是否存在重復的單詞。隨后返回 1000 個布爾值組成的一個散列，以?w_?為鍵，后面是單詞本身。這個 Python 非常簡潔。

def features(self, top_words):word_set = set(self.all_words)features = {}for w in top_words:features["w_%s" % w] = (w in word_set)return features

接下來，我收集了訓練集的 RSS 提要項目和它們各自的特性，并將它們傳遞給算法。清單 9?中的代碼演示了這個任務。請注意，分類器被訓練成為只有一行代碼。

清單 9. 訓練 nltk.NaiveBayesClassifier

def classify_reuters(self):...training_set = []for item in rss_items:features = item.features(top_words)tup = (features, item.category) # tup is a 2-element tuplefeaturesets.append(tup)classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)

NaiveBayesClassifier?在運行中的 Python 程序的內存中，它現(xiàn)在是經過訓練的。現(xiàn)在，我只需遍歷需要進行分類的 RSS 提要項目集，并要求分類器猜測每個項目的類別。這很簡單。

for item in rss_items_to_classify:features = item.features(top_words)category = classifier.classify(feat)

變得不那么樸實

如前所述，算法假設每個特性之間是沒有關系的。因此，像 "machine learning" 和 "learning machine"，或者 "New York Jet" 和 "jet to New York" 這樣的短語是等效的（to?是一個停用詞）。在自然的語言上下文中，這些單詞之間有明顯的關系。所以，我怎么會讓算法變得 “不那么天真”，并識別這些單詞的關系？

其中一個技巧是在特性集內包括常見的雙字詞（兩個單詞為一組）和三字詞（三個單詞為一組）。NLTK 以?nltk.bigrams(...)?和nltk.trigrams(...)?的形式對此提供了支持，現(xiàn)在我們對此應該不再感到驚訝了。正如可以從訓練數(shù)據(jù)組收集最常用的?n?個單詞那樣，也可以識別最常用的雙字詞和三字詞，并將它們用作特性。

您的結果會有所不同

對數(shù)據(jù)和算法進行完善是一門藝術。您是否應該進一步規(guī)范化單詞集，也許應該包括詞根？或者包括超過 1000 個最常用單詞？少一點是否合適？或者是否應該使用更大的訓練數(shù)據(jù)集？是否應該添加更多信用詞或 “停用詞根”？這些都是您要問自己的正確問題。使用它們進行實驗，通過試錯法，您可以會為您的數(shù)據(jù)實現(xiàn)最佳算法。我發(fā)現(xiàn)，85% 是一個很好的分類成功率。

利用 k-Nearest Neighbors 算法提出建議

客戶希望顯示在選定類別或相似類別中的 RSS 提要項目。現(xiàn)在，這些項目已經用 Naive Bayes 算法進行分類，這一要求的第一部分已得到了滿足。較難的部分是實現(xiàn) “或相似類別” 的要求。這是機器學習建議器系統(tǒng)開始發(fā)揮作用的地方。建議器系統(tǒng)?根據(jù)其他項目的相似性來建議一個項目。Amazon.com 的產品建議和 Facebook 的朋友建議就是此功能的很好的示例。

k-Nearest Neighbors (kNN) 是最常用的建議算法。思路是向它提供一組標簽（即類別），并且每個標簽都對應一個數(shù)據(jù)集。然后，該算法對各數(shù)據(jù)集進行了比較，以識別相似的項目。數(shù)據(jù)集由多個數(shù)值數(shù)組構成，數(shù)值的范圍往往被規(guī)范化為從 0 到 1。然后，它可以從數(shù)據(jù)集識別相似的標簽。與只產生一個結果的 Naive Bayes 不同，kNN 可以產生一個有排名的列表，其中包含若干（即，k?的值）個建議。

我發(fā)現(xiàn)，建議器算法比分類算法更容易理解和實現(xiàn)，但對于本文來說，其代碼過于冗長，并且有復雜的數(shù)學，無法在這里詳述。請參閱由 Manning 出版的一本很好的新書?Machine Learning in Action，獲取 kNN 編碼示例（請參閱?參考資料?中的鏈接）。在 RSS 提要項目實現(xiàn)的過程中，標簽值是項目類別，而數(shù)據(jù)集是最常用的 1000 個單詞的值數(shù)組。同樣，在構建這個數(shù)組時，一部分屬于科學范疇，一部分屬于數(shù)學范疇，還有一部分屬于藝術范疇。在數(shù)組中，每個單詞的值都可以是簡單的 0 或 1 的布爾值、文章中單詞出現(xiàn)次數(shù)的百分比、該百分比的指數(shù)值，或一些其他值。

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結束語

探索 Python、NLTK 和機器學習一直是一個有趣的、令人愉快的經驗。Python 語言強大而又簡潔，現(xiàn)在已成為我的開發(fā)工具包的核心部分。它非常適合于機器學習、自然語言和數(shù)學/科學應用程序。雖然本文中并沒有提到，但我還發(fā)現(xiàn) Python 對于圖表和繪圖非常有用。如果 Python 同樣是您的盲點，我建議您了解一下它。

參考資料

學習

• 從 Wikipedia 了解有關?機器學習?的更多信息。
• 查看?Python 的官方網站。
• 閱讀 Peter Harrington 的?Machine Learning in Action（Manning，2012）。
• 查看?Natural Language Processing with Python，由 Steven Bird、Ewan Klein 和 Edward Loper 合著（O'Reilly，2009）。
• 查看?Implement Bayesian inference using PHP（Paul Meagher, developerWorks, 2009 年 3 月至 5 月）。這是一個由三部分組成的系列文章，討論了一些有趣的應用程序，旨在幫助您了解 Bayesian 推理概念的力量和潛力。

from:?https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-pythonnltk/ 《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的探索 Python、机器学习和 NLTK 库 开发一个应用程序，使用 Python、NLTK 和机器学习对 RSS 提要进行分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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