作为我学术研究项目的一部分，我正在尝试构建一个应用程序，其中我将从Web检索到一组URL。任务是将这些网址分类为某个类别。
对于Instance，以下网址是关于板球http://www.espncricinfo.com/icc_cricket_worldcup2011/content/current/story/499851.html 如果我将此特定URL提供给分类器，则应将输出类别指定为“Sports”。
为此，我正在使用lingpipe分类器。我已经按照分类教程运行了演示文件夹中的演示。我已经下载了从以下链接下载的20个新闻数据集。 http://people.csail.mit.edu/people/jrennie/20Newsgroups
后来，我将训练样本量从20减少到8，并运行了分类演示。它可以成功地训练数据并且也可以测试数据。
但问题是，每次我想测试文档类别时，是否需要训练分类器？ 如果我运行文档分类，则培训和测试数据需要4分钟。
我可以存储一次训练过的数据并多次执行分类吗？
答案 0 :(得分：4)
您需要将经过训练的模型序列化到磁盘，然后您可以对它们进行反序列化并准备好分类器。
一旦训练好分类器
AbstractExternalizable.compileTo(classifier,modelFile);
将模型写入磁盘。
要阅读，您需要
AbstractExternalizable.readObject(modelFile);
查看AbstractExternalizable的Java文档。
该模型将无法接受其他培训活动，因为 它已被编译。