Я работаю над проектом, чтобы классифицировать фрагменты текста, используя модуль python nltk и классификатор naivebayes. Я могу обучать данные о корпусе и классифицировать другой набор данных, но хотел бы поместить дополнительную обучающую информацию в классификатор после начального обучения.
Если я не ошибаюсь, похоже, нет способа сделать это, потому что метод NaiveBayesClassifier.train принимает полный набор данных обучения. Есть ли способ добавить к учебным данным, не загружая оригинальный набор функций?
Я открыт для предложений, включая другие классификаторы, которые могут принимать новые данные обучения с течением времени.