我正在尝试使用 NLTK 创建一个分类器，但是，我相信我的数据格式存在无法解决的问题。
我的数据如下所示：
data = [("TEXT 1", 'no'), ("TEXT 2", 'yes'), ("TEXT 3", 'no'), ("TEXT 4", 'no'), ("TEXT 5", 'yes')]
然后，我运行以下代码：
import nltk
from nltk.classify import maxent
classifier = maxent.MaxentClassifier.train(data, bernoulli=False, max_iter=10)
但是，不幸的是我有以下错误。这个错误包括什么，我如何克服它？
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AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-93-e1b29adbeebb> in <module>
----> 1 classifier = maxent.MaxentClassifier.train(data, bernoulli=False, max_iter=10)
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nltk/classify/maxent.py in train(cls, train_toks, algorithm, trace, encoding, labels, gaussian_prior_sigma, **cutoffs)
324 algorithm = algorithm.lower()
325 if algorithm == "iis":
--> 326 return train_maxent_classifier_with_iis(
327 train_toks, trace, encoding, labels, **cutoffs
328 )
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nltk/classify/maxent.py in train_maxent_classifier_with_iis(train_toks, trace, encoding, labels, **cutoffs)
1175 # Construct an encoding from the training data.
1176 if encoding is None:
-> 1177 encoding = BinaryMaxentFeatureEncoding.train(train_toks, labels=labels)
1178
1179 # Count how many times each feature occurs in the training data.
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/nltk/classify/maxent.py in train(cls, train_toks, count_cutoff, labels, **options)
665
666 # Record each of the features.
--> 667 for (fname, fval) in tok.items():
668
669 # If a count cutoff is given, then only add a joint
AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'
从文档：
火车（train_toks，算法=无，trace=3，编码=无，标签=无，gaussian_prior_sigma=0，**cutoffs）
参数 train_toks (list) – 训练数据，表示为对列表，其中第一个成员是featureset，第二个成员是分类标签。
您的元组需要将第一个元素设为dict“将 [s] 字符串映射到数字、布尔值或字符串”，然后您需要将第二个元素设为分类标签。
from nltk.classify import maxent
data = [({"TEXT 1": 'no'}, "Label")]
classifier = maxent.MaxentClassifier.train(data, bernoulli=False, max_iter=10)
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