Scikit-learn ma dość przyjazne dla użytkownika moduły Pythona do uczenia maszynowego.

Próbuję wytrenować tagger SVM do przetwarzania języka naturalnego (NLP), gdzie moje etykiety i dane wejściowe są słowami i adnotacjami. Na przykład. Tagowanie części mowy zamiast używania danych podwójnych / całkowitych jako krotek wejściowych[[1,2], [2,0]], moje krotki będą wyglądać tak[['word','NOUN'], ['young', 'adjective']]

Czy ktoś może podać przykład, w jaki sposób mogę używać SVM z krotkami łańcuchowymi? podany tutaj tutorial / dokumentacja dotyczy wejść całkowitych / podwójnych.http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html