如何解决TextBlob 第一次分类时间太长
我正在创建一个文本分类模型,但由于某种原因,我的代码需要很长时间才能运行。详细看了一下,发现模型加载比较快,但是第一次分类本身需要的时间要长很多。模型加载仅需3秒,我第一次分类时,对文本进行分类需要13秒,但后来只需要0.01。我想知道是否有人知道减少分类时间的方法。下面列出了我的代码。
iimport pickle
import time
from textblob import TextBlob
t1 = time.time()
cl = pickle.load( open( "classifier.pickle","rb" ) )
print("Loading took: ",time.time()-t1)
t1 = time.time()
blob = TextBlob("while x is 1:",classifier=cl)
print(blob.classify())
print("Classifying took: ",time.time()-t1)
t1 = time.time()
blob = TextBlob("x=4",time.time()-t1)
t1 = time.time()
blob = TextBlob("name = 'hello'",time.time()-t1)
这输出:
我的模型代码:
with open('model.json','r') as fp:
cl = NaiveBayesClassifier(fp,format="json")
object = cl
file = open('classifier.pickle','wb')
pickle.dump(object,file)
如您所见,第一次分类尝试花费的时间太长,那么有没有办法不让它花费那么长时间?
谢谢!
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