117笔记问答使用spaCy构建文本分类器可以通过以下步骤来完成：
- 导入所需的库和模块：
import spacy from spacy.lang.en import English from spacy.pipeline.textcat import TextCategorizer
- 加载spaCy的英文模型：
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
- 准备训练数据集和标签：
train_data = https://www.yisu.com/ask/["This is a positive review", {"cats": {"positive": 1, "negative": 0}}),
("This is a negative review", {"cats": {"positive": 0, "negative": 1}})
]
- 初始化文本分类器并添加到spaCy的pipeline中：
textcat = nlp.create_pipe("textcat")
nlp.add_pipe(textcat, last=True)
textcat.add_label("positive")
textcat.add_label("negative")
- 训练文本分类器模型：
for text, annotations in train_data:
nlp.update([text], [annotations])
- 使用训练好的文本分类器进行预测：
doc = nlp("This is a positive sentence")
print("Categories:", doc.cats)
通过以上步骤，你可以使用spaCy构建一个简单的文本分类器，用于对文本进行情感分类或其他类型的分类任务。你还可以根据实际需求对模型进行优化和调整来提高分类的准确性和性能。