我正在尝试使用LibShortText，但我并不完全理解它是如何运作的。
从README开始，看起来它的功能是用于文本文件。但是，我需要以LibSVM格式对已经的文件进行分类，所以我认为像text-train.py和text-predict.py这样的函数不会...
README还声明：
If a preprocessor directory is given instead, then it is assumed that the
training data is already in LIBSVM format.
有人知道preprocessor directory是什么......？
从LibShortText documentations，我看到有一个“中级分类模式 - 学习者”可以处理像我这样的文件。但是，我不明白它是如何工作的！它没有LIBSVM所具有的所有参数，例如......我还没有成功找到如何保存或理解结果（权重和预测在哪里？）。
如果有人可以解释这句话我是如何真的欣赏它（我现在已经测试了几个小时了）...谢谢！
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根据文档（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libshorttext/doc/libshorttext.html#quick-start），您可以使用-A选项附加.svm文件。
但是如果您已经获得了libsvm格式的数据，则可以直接使用liblinear（libshorttext下的库）。
如果你有libshorttext的发行版，你已经有了liblinear。你可以编译并运行cd'ing（从你有libshorttext解压缩的地方），如下所示：
$ cd libshorttext/classifier/learner/liblinear
$ make
$ ./train train_file.svm
$ ./predict test_file.svm model_file output_file
这里的参考是liblinear README：https://github.com/ninjin/liblinear/blob/master/README，我发现它非常方便。