1. googlebayes -- google検索結果を学習データとするベイジアンフィルタ
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このモジュールは、ベイジアンフィルタから、学習データ構築の手間を省いたお手軽なベイジアンフィルタです。
学習データとして、Googleの検索結果を用います。

2. インストール
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% sudo python setup.py install

3. テスト実行
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インストール完了すると、コマンド gblearn.py と、 gbbayes.pyがインストールされます。

 3-1 学習
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本パッケージにサンプルの学習用ファイル sample.txt を同梱しています。

% gblearn.py -o sample.dat < sample.txt

を実行すると、学習が始まり、学習結果がsample.datに保存されます。

このコマンドgblearn.pyは、テスト用のみならず、一般的な学習コマンドとして使うことができます。
学習ファイルは二行からなるテキストファイルで、一行目には非SPAM用語をタブ区切りで列挙し、二行目にはSPAM用語をタブ区切りで列挙します。
列挙された各語に対してGoogle blog検索を行い、取得されたテキストを学習に使用します。


 3-2 判定
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本パッケージにサンプル判定用のファイル sample_ok.txt と、sample_spam.txt を同梱しています。
以下のコマンドでOKの場合の判定実験と、SPAMの場合の判定実験を行うことができます。

% gbbayes.py -l sample.data < sample_ok.txt
OK 3.87910866207e-247 4.80160443031e-296
% gbbayes.py -l sample.data < sample_spam.txt
SPAM 5.70005971191e-282 1.58439406574e-273


4.  API
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プログラムから使うのは以下のAPIです。

googlebayes.learn.learn(okwords, spamwords, fname)
    学習を行います。学習結果はファイルfnameに保存されます。

    引数
    okwords Unicodeで書かれた、OK語のリスト
    spamwords Unicodeで書かれた、SPAM語のリスト
    fname 学習結果を保存するファイル名

クラス googlebayes.bayes.Bayes
     コンストラクタ  Bayes(fname)
        Bayesオブジェクトを作成します。
	引数 fname 学習結果ファイルのファイル名

     使い方

     >>> bayes = Bayes("sample.dat")
     >>> bayes(u"とってもいかがわしい文章")
     (False, OK確率, SPAM確率)
     >>> bayes(u"まともな文章")
     (False, OK確率, SPAM確率)