ベイズ定理で分類されたモデルを保存するために pickle を使用しています。5600 レコードで分類した後、2.1 GB のファイルを保存しました。しかし、そのファイルをロードするときは2分近くかかりますが、一部のテキストを分類するには5.5分かかります. 次のコードを使用してロードして分類しています。
classifierPickle = pickle.load(open( "classifier.pickle", "rb" ) )
classifierPickle.classify("want to go some beatifull work place"))
pickle オブジェクトをロードするための最初の行とテキストを分類するための 2 行目は、それがどのトピック (カテゴリ) であるかを示します。モデルを保存するために次のコードを使用しています。
file = open('C:/burberry_model/classifier.pickle','wb')
pickle.dump(object,file,-1)
textblob.Environment から使用しているものはすべて、Windows、28GB RAM、4 コア CPU です。誰かがこの問題を解決できれば、非常に役立ちます。