<jupyter_start><jupyter_text>Функция предварительной обработки текста:<jupyter_code>def preprocess(doc):               
    if type(doc) is str:
        return doc.lower().translate(string.maketrans("",""), string.punctuation)    
    else:
        return doc.lower().translate({ord(c): None for c in string.punctuation})<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Загрузка обучающих данных:<jupyter_code>train_data = pd.read_csv('products_sentiment_train.tsv', sep='\t', header=None, names=['text', 'label'])
train_data.text = train_data.text.apply(lambda s: preprocess(s))
train_data.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Класс для выполнения лемматизации:<jupyter_code>class LemmaTokenizer(object):
    def __init__(self):
        self.wnl = WordNetLemmatizer()
    def __call__(self, doc):
        return [self.wnl.lemmatize(t) for t in word_tokenize(doc)]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Строим массив признаков, который будет включать частоты слов, биграмм и триграмм:<jupyter_code>count_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,3), tokenizer=LemmaTokenizer())
X_train = count_vectorizer.fit_transform(train_data.text)
y_train = train_data.label.values<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Обучаем логистическую регрессию с поправкой на несбалансированные классы:<jupyter_code>clf = LogisticRegression(class_weight='balanced', C=5)
clf.fit(X_train, y_train)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Сохраняем модель в файл:<jupyter_code>pickle.dump(clf, open('fitted_logregression.sav', 'wb'))
pickle.dump(count_vectorizer, open('fitted_count_vectorizer.sav', 'wb'))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Восстановить можно так:<jupyter_code>loaded_model = pickle.load(open('fitted_logregression.sav', 'rb'))
loaded_model.score(X_train, y_train)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12637362637362637, 'fraction_numerical': 0.0016483516483516484, 'mean_word_length': 8.38659793814433, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 29, '<?xml version=': 0, '>': 29, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '7', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '440102', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 704, 'n_tokens_neox': 721, 'n_words': 90, 'path': 'Course6_SA_W4_PR1_FitClassifier.ipynb', 'repo_name': 'ibendrup/SimpleSentimentClassifier', 'size': '1820'}