Python NLTK:如何在分类器预测中检索百分比置信度

Question

我目前正在训练一个NLTK分类器来识别运动命令。这些命令可以包括“向左移动”、“请向前移动”、“停止！”、“向右移动”等。

我目前正在使用基于一些关键特征的分类器(例如"halt“和”left“的存在)来对信息进行分类，它工作得很好。

然而，让我们假设给出了下面的文本“向左向右移动”。在这种情况下，这两个关键字相互冲突，并且假设分类器在提供其结果预测时应该具有较低的置信度。

因此，在使用<CLASSIFIER>.classify()之后，有没有办法恢复其预测的“方向”的置信度？

注意:我曾尝试使用nltk.classify.accuracy()，但它仅用于测试数据集，而不是单个查询。

Answer 1

NLTK中的一些分类器有一个prob_classify方法，它返回所有可能结果的概率分布。由此，您可以计算置信度分数，例如odds或log-odds。对于百分比分数，您可以只取最可能结果的概率。