Поезд двух функций вместо одного

Question

У меня этот код. У меня есть две функции. Как мне собрать две функции вместе?

from textblob import TextBlob, Word, Blobber 
from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier 
from textblob.taggers import NLTKTagger 
import re 
import nltk 



def get_word_before_you_feature(mystring): 
    keyword = 'you' 
    before_keyword, keyword, after_keyword = mystring.partition(keyword) 
    before_keyword = before_keyword.rsplit(None, 1)[-1] 
    return {'word_after_you': before_keyword} 


def get_word_after_you_feature(mystring): 
    keyword = 'you' 
    before_keyword, keyword, after_keyword = mystring.partition(keyword) 
    after_keyword = after_keyword.split(None, 1)[0] 
    return {'word_after_you': after_keyword} 
    classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train) 



lang_detector = NaiveBayesClassifier(train, feature_extractor=get_word_after_you_feature) 
lang_detector = NaiveBayesClassifier(train, feature_extractor=get_word_before_you_feature) 


print(lang_detector.accuracy(test)) 
print(lang_detector.show_informative_features(5)) 

Это выход, который я получаю.

word_before_you = 'делать' refere: GENERI = 2,2: 1,0
word_before_you = 'когда' GENERI: refere = 1,1: 1,0

Это только кажется, чтобы получить последнюю функцию. Как получить классификатор для обучения обеих функций вместо одного.

Answer 1

Вы определяете lang_detector дважды, а второе определение просто переопределяет первое. Определить функция экстрактора, которая возвращает словарь функций, причем каждое имя функции является ключом. В вашем случае, вы бы определить get_word_features(mystring) и он может вернуться словарем как это:

return { 
    'word_after_you': after_keyword, 
    'word_before_you': before_keyword 
     } 

Остальное, как вы делали это: передать функции детектора функции конструктору классификатор, и изучить результаты.

lang_detector = NaiveBayesClassifier(train, feature_extractor=get_word_features) 
lang_detector.show_most_informative_features(5)