【源码】基于Python语言的小说作者身份识别系统

项目简介

AushorShipAnalysis 是一个基于 Python 语言的小说作者身份识别系统。该项目通过对小说文本的特定特征进行提取和分类，识别出特定作品的作者。涉及文本预处理、特征提取、机器学习模型训练和应用等多个环节，旨在提高小说作者识别的准确性。

项目的主要特性和功能

• 文本预处理：通过中文分词、词性标注等预处理步骤，将原始文本转换为适合机器学习模型处理的形式。
• 特征提取：利用文本统计特征（如段落数、句子长度等）和功能词使用比例等特征，提取文本的风格和作者特征。
• 机器学习模型训练：采用多种机器学习算法（如 K 近邻、SVM、随机森林等）对提取的特征进行训练，构建作者识别模型。
• 模型评估：通过对比模型在训练集和测试集上的性能，评估模型的准确性和可靠性。
• 模型应用：使用训练好的模型对未知作者的作品进行预测，识别作品的作者。

安装使用步骤

环境准备

• 安装 Python 3.x 环境。
• 安装所需的 Python 库： bash pip install jieba pandas scikit-learn

数据准备

• 获取包含作者信息和小说内容的原始数据，并进行必要的预处理和格式调整。
• 确保数据文件路径正确，并按照项目要求进行数据划分（训练集和测试集）。

特征提取

• 运行特征提取脚本，对预处理后的文本数据进行特征提取，生成特征文件。
• 示例命令： bash python feature_extraction.py

模型训练

• 运行模型训练脚本，使用提取的特征训练机器学习模型，并保存训练好的模型。
• 示例命令： bash python model_training.py

模型应用

• 使用训练好的模型对未知作者的作品进行预测，识别作品的作者。
• 示例命令： bash python predict_author.py

注意事项

• 由于代码中的一些函数和变量依赖于特定的文件路径和数据格式，因此在运行代码前，请确保已正确设置路径和格式。
• 项目涉及的数据量较大，建议在具备足够计算资源的机器上运行。
• 项目适用于文本分析和自然语言处理任务，通过该项目可以深入了解文本数据的特征和结构，提高小说作者识别的准确性和效率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】