TextBlob Naive Bayesテキスト分類

Question

私は、PythonでTextBlobを使用してツイートにNaive Bayesクラシファイアを実装しようとしています。私は、データセットを訓練することができましたし、正常に使用して、個々のツイートを分類することができます

print cl.classify("text") 

今私は、CSVファイルを開くと、そのファイル内のすべてのつぶやきを分類します。どのように私はこれを達成するための任意の提案？私のコードは以下の通りです：

import csv 
from textblob import TextBlob 

with open(test_path, 'rU') as csvfile: 
    lineReader = csv.reader(csvfile,delimiter=',',quotechar="\"") 
    lineReader = csv.reader(csvfile,delimiter=',') 

    test = [] 
    for row in lineReader: 
     blob = (row[0]) 
     blob = TextBlob(blob) 
     test.append([blob]) 

     print (test.classify()) 

はAttributeError：「リスト」オブジェクトが属性を持っていないあなたが最初にあまりにも訓練する必要がある

Answer 1

「を分類する」、

（あなたはこれを行っている場合は明らかではありません？）

train = [] 
# then repeat your above lines, appending each tweet to train set 
# but for a separate training set (or slice up the rows) 

# do your test append loop ----- 

# 1. Now train a model 
my_classifier = NaiveBayesClassifier(train) 

# 2. test given to the model to get accuracy 
accu = my_classifier.accuracy(test)