java课程设计报告范例

河北科技大学课程设计报告学生姓名：祝冬冬学号：080702102专业班级：计算机科学与技术课程名称：基于classifier4j的文本分类学年学期：2010—2011学年第2学期指导教师：许云峰2011年6月课程设计成绩评定表学生姓名祝冬冬学号080702102成绩专业班级计算机科学与技术起止时间2011/6/6至设计题目基于classifier4j的文本分类指导教师评语指导教师：年月日目录（示例）TOC\o"1-2"\h\z\u一、 设计题目 1二、 设计目的 1三、 设计原理及方案 11 使用的软件工具和环境 12 需求分析与概要设计 13 数据库设计（无） 14 详细设计和关键问题 3四、 实现效果 3五、 设计体会 4PAGE23设计题目基于classifier4j的文本分类设计目的进一步巩固Java基础理论和知识，加深Java面向对象特性的理解，锻炼利用开发工具实现Java应用软件的基本技能，提高利用面向对象程序设计方法解决实际问题的能力。并运用课外知识，利用classfiler4j包来实现文本分类，对于给出的文本打分分类。设计原理及方案使用的软件工具和环境MyEclipse、win7系统。该课程设计以MyEclipse作为开发工具。java作为开发语言，并基于开源程序代码classifier4j。MyEclipse是企业级工作平台（MyEclipseEnterpriseWorkbench，简称MyEclipse）是对EclipseIDE的扩展，利用它我们可以在数据库和JavaEE的开发、发布，以及应用程序服务器的整合方面极大的提高工作效率。它是功能丰富的JavaEE集成开发，包括了完备的编码、调试、测试和发布功能，完整支持HTML,Struts,JSF,CSS,Javascript,SQL,Hibernate。在结构上，MyEclipse的特征可以被分为7类：1.J2EE模型2.WEB开发工具3.EJB开发工具4.应用程序服务器的连接器5.J2EE项目部署服务6.数据库服务7.MyEclipse整合帮助对于以上每一种功能上的类别，在Eclipse中都有相应的功能部件，并通过一系列的插件来实现它们。MyEclipse结构上的这种模块化，可以让我们在不影响其他模块的情况下，对任一模块进行单独的扩展和升级。简单而言，MyEclipse是Eclipse的插件，也是一款功能强大的J2EE集成开发环境，支持代码编写、配置、测试以及除错。需求分析与概要设计本课程设计的目的是利用classifier4j类对文本进行分类，实现文本自动分类。文本分类一般包括了文本的表达、分类器的选择与训练、分类结果的评价与反馈等过程，其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。文本分类系统的总体功能模块为：（1）预处理：将原始语料格式化为同一格式，便于后续的统一处理；（2）索引：将文档分解为基本处理单元，同时降低后续处理的开销；（3）统计：词频统计，项（单词、概念）与分类的相关概率；（4）特征抽取：从文档中抽取出反映文档主题的特征；（5）分类器：分类器的训练；（6）评价：分类器的测试结果分析。结构图：classmyhashmaptermvectorsttomyhashmaptermvectorsttoPackagemyClassfiler4jmytokenizermyClassfiler4jmytokenizermyutilitesmyutilitesrunrunjavaprojectmyvectorclassifiertestfilerjavaprojectjavaprojectjavaprojectJava.i0javaprojectjavaprojectjavaprojectJava.i0Classifier4jClassifier4jMyclassfiler4jJava.utilMyclassfiler4jJava.utilLLucene.analysersImportJava.utilJava.util ImportrunrunOOrg.junit图1各个包之间的调用如图1所示3详细设计和关键问题本课程设计的关键问题是怎样使用java调用各种类包以实现文本分类作用。因此无论是我们现实生活中还是从网络中，有关文本分类的应用程序很广泛。但是java调用各个实用类以及classifier4J的各种JAR包还是有一定难度。因此通过查阅、整合大量资料，我们找到了一些可以实现分类的java类和jar包。同时经过认真的修改，将其改为适合我们使用的java类。而这些类和接口则是实现classifier4J的文本分类调用的关键。通过多次实验和修改，我们已将其改成能够实现对文本类文件进行分类的java接口层和类包。4实现效果四.设计体会通过这几天的java课程设计，基本上达到了预定的目标这次课程设计我做的是章节自测系统，通过这次课程设计，我从中学会了认真思考和不屈不挠的精神，遇到困难要冷静思考，认真分析才能解决问题，基本上掌握了classifier4j的使用和包之间的调用，对于老师上课讲的一些内容，又进行了复习，加强了记忆和了解。在这次设计过程中，体现出自己单独设计模具的能力以及综合运用知识的能力，体会了学以致用、突出自己劳动成果的喜悦心情，从中发现自己平时学习的不足和薄弱环节，从而加以弥补。程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程．”千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义．我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础．通过和同学之间的合作，终于把课程设计弄好，我懂得了团队写作的重要性，这对我以后工作有着非常重要的作用。由于本设计能力有限，在设计过程中难免出现错误，恳请老师们多多指教,我十分乐意接受你们的批评与指正。附录试验程序文件1packagemyClassfiler4j;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;importnet.sf.classifier4J.vector.TermVector;importnet.sf.classifier4J.vector.TermVectorStorage;publicclassMyHashMapTermVectorStorageimplementsTermVectorStorage{ privateMapstorage=newHashMap(); publicMapgetStorage(){ returnstorage; } publicvoidsetStorage(Mapstorage){ this.storage=storage; } /** *@seenet.sf.classifier4J.vector.TermVectorStorage#addTermVector(java.lang.String,net.sf.classifier4J.vector.TermVector) */ publicvoidaddTermVector(Stringcategory,TermVectortermVector){ storage.put(category,termVector); } /** *@seenet.sf.classifier4J.vector.TermVectorStorage#getTermVector(java.lang.String) */ publicTermVectorgetTermVector(Stringcategory){ return(TermVector)storage.get(category); } }文件2packagemyClassfiler4j;importjava.io.IOException;importjava.io.StringReader;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importnet.sf.classifier4J.ITokenizer;importorg.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TermAttribute;importorg.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizer;publicclassMyTokenizerimplementsITokenizer{ privateListlist; privateString[]strArray; publicString[]tokenize(Stringinput){ list=newArrayList<String>(); IKTokenizertokenizer=newIKTokenizer(newStringReader(input),true); try{ while(tokenizer.incrementToken()){ TermAttributetermAtt=(TermAttribute)tokenizer.getAttribute(TermAttribute.class);// strArray[i]=termAtt.toString();// Stringstr=termAtt.toString();// System.out.println(str);// str=str.substring(str.indexOf("=")+1); Stringstr=termAtt.term(); // System.out.println(str); //TODO优化中文分词 list.add(str); } }catch(IOExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } strArray=newString[list.size()]; for(inti=0;i<list.size();i++){ strArray[i]=(String)list.get(i); } returnstrArray; } }文件3packagemyClassfiler4j;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.InputStreamReader;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.Collections;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.LinkedHashSet;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Set;importjava.util.TreeSet;importnet.sf.classifier4J.DefaultStopWordsProvider;importnet.sf.classifier4J.DefaultTokenizer;importnet.sf.classifier4J.IStopWordProvider;importnet.sf.classifier4J.ITokenizer;publicclassMyUtilities{ publicstaticMapgetWordFrequency(Stringinput){ returngetWordFrequency(input,false); } publicstaticMapgetWordFrequency(Stringinput,booleancaseSensitive){ returngetWordFrequency(input,caseSensitive,newMyTokenizer(),newDefaultStopWordsProvider()); } /** *GetaMapofwordsandIntegerrepresentingthenumberofeachword * *@paraminputTheStringtogetthewordfrequencyof *@paramcaseSensitivetrueifwordsshouldbetreatedasseparateiftheyhavedifferentcase *@paramtokenizerajunit.framework.TestCase#run() *@paramstopWordsProvider *@return */ publicstaticMapgetWordFrequency(Stringinput,booleancaseSensitive,ITokenizertokenizer,IStopWordProviderstopWordsProvider){ StringconvertedInput=input; if(!caseSensitive){ convertedInput=input.toLowerCase(); } //tokenizeintoanarrayofwords String[]words=tokenizer.tokenize(convertedInput); Arrays.sort(words); String[]uniqueWords=getUniqueWords(words); Mapresult=newHashMap(); for(inti=0;i<uniqueWords.length;i++){ if(stopWordsProvider==null){ //nostopwordprovider,soaddallwords result.put(uniqueWords[i],newInteger(countWords(uniqueWords[i],words))); }elseif(isWord(uniqueWords[i])&&!stopWordsProvider.isStopWord(uniqueWords[i])){ //addonlywordsthatarenotstopwords result.put(uniqueWords[i],newInteger(countWords(uniqueWords[i],words))); } } returnresult; } privatestaticString[]findWordsWithFrequency(MapwordFrequencies,Integerfrequency){ if(wordFrequencies==null||frequency==null){ returnnewString[0]; }else{ Listresults=newArrayList(); Iteratorit=wordFrequencies.keySet().iterator(); while(it.hasNext()){ Stringword=(String)it.next(); if(frequency.equals(wordFrequencies.get(word))){ results.add(word); } } return(String[])results.toArray(newString[results.size()]); } } publicstaticSetgetMostFrequentWords(intcount,MapwordFrequencies){ Setresult=newLinkedHashSet(); Integermax=(Integer)Collections.max(wordFrequencies.values()); intfreq=Value(); while(result.size()<count&&freq>0){ //thisisveryicky Stringwords[]=findWordsWithFrequency(wordFrequencies,newInteger(freq)); result.addAll(Arrays.asList(words)); freq--; } returnresult; } privatestaticbooleanisWord(Stringword){ if(word!=null&&!word.trim().equals("")){ returntrue; }else{ returnfalse; } } /** *Findalluniquewordsinanarrayofwords * *@paraminputanarrayofStrings *@returnanarrayofalluniquestrings.Orderisnotguarenteed */ publicstaticString[]getUniqueWords(String[]input){ if(input==null){ returnnewString[0]; }else{ Setresult=newTreeSet(); for(inti=0;i<input.length;i++){ result.add(input[i]); } return(String[])result.toArray(newString[result.size()]); } } /** *Counthowmanytimesawordappearsinanarrayofwords * *@paramwordThewordtocount *@paramwordsnon-nullarrayofwords */ publicstaticintcountWords(Stringword,String[]words){ //findtheindexofoneoftheitemsinthearray. //FromtheJDKdocsonbinarySearch: //Ifthearraycontainsmultipleelementsequaltothespecifiedobject,thereisnoguaranteewhichonewillbefound. intitemIndex=Arrays.binarySearch(words,word); //iteratebackwardsuntilwefindthefirstmatch if(itemIndex>0){ while(itemIndex>0&&words[itemIndex].equals(word)){ itemIndex--; } } //nowitemIndexisoneitembeforethestartofthewords intcount=0; while(itemIndex<words.length&&itemIndex>=0){ if(words[itemIndex].equals(word)){ count++; } itemIndex++; if(itemIndex<words.length){ if(!words[itemIndex].equals(word)){ break; } } } returncount; } /** * *@paraminputaStringwhichmaycontainmanysentences *@returnanarrayofStrings,eachelementcontainingasentence */ publicstaticString[]getSentences(Stringinput){ if(input==null){ returnnewString[0]; }else{ //splitona".",a"!",a"?"followedbyaspaceorEOL// returninput.split("(\\.|!|\\?)+(\\s|\\z)"); //中文分隔符regex=“[。？！]+(\\s)*[^”](\\s|\\z)*” returninput.split("[。？！]+(\\s)*[^”](\\s|\\z)*"); } } /** *GivenaninputStream,thismethodreturnsaString.Newlinesare *replacedwith"" */ publicstaticStringgetString(InputStreamis)throwsIOException{ BufferedReaderreader=newBufferedReader(newInputStreamReader(is)); Stringline=""; StringBufferstringBuffer=newStringBuffer(); while((line=reader.readLine())!=null){ stringBuffer.append(line); stringBuffer.append(""); } reader.close(); returnstringBuffer.toString().trim(); }}文件4packagemyClassfiler4j;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.BufferedWriter;importjava.io.File;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOException;importjava.io.StringWriter;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Set;importnet.sf.classifier4J.AbstractCategorizedTrainableClassifier;importnet.sf.classifier4J.ClassifierException;importnet.sf.classifier4J.DefaultStopWordsProvider;importnet.sf.classifier4J.IStopWordProvider;importnet.sf.classifier4J.Utilities;importnet.sf.classifier4J.vector.TermVector;importnet.sf.classifier4J.vector.TermVectorStorage;importnet.sf.classifier4J.vector.VectorUtils;//importTrainingSample.PropertyGlobal;/***此类根据VecotrClasifier实现的的。*@authorlemon**/publicclassMyVectorClassifierextendsAbstractCategorizedTrainableClassifier{ publicstaticdoubleDEFAULT_VECTORCLASSIFIER_CUTOFF=0.80d; publicstaticfinalStringMODELPATH="c:/model0"; publicstaticfinalStringMODELNAME="model0.dwl"; publicstaticfinalintNUM_WORD=100; privateintnumTermsInVector=25; //将文本切分成单词集合// privateITokenizertokenizer; MyTokenizertokenizer;// IKTokenizertokenizer=newIKTokenizer(newStringReader(t),false);// try{// while(tokenizer.incrementToken()){// TermAttributetermAtt=tokenizer.getAttribute(TermAttribute.class);// System.out.println(termAtt.term()); // }// }catch(IOExceptione){// //Auto-generatedcatchblock// e.printStackTrace();// } //stopword列表 privateIStopWordProviderstopWordsProvider; privateTermVectorStoragestorage; publicTermVectorStoragegetStorage(){ returnstorage; } publicvoidsetStorage(TermVectorStoragestorage){ this.storage=storage; } privateStringpathname; publicMyVectorClassifier(){ tokenizer=newMyTokenizer(); stopWordsProvider=newDefaultStopWordsProvider(); storage=newMyHashMapTermVectorStorage(); setMatchCutoff(DEFAULT_VECTORCLASSIFIER_CUTOFF); } publicMyVectorClassifier(TermVectorStoragestorage){ this(); this.storage=storage; } publicdoubleclassify(Stringcategory,Stringinput) throwsClassifierException{ /** *//首先由tokenizer将文本input切分成单词集合words，不接收stopword集合中的单词 *//然后通过Utilities的getWordFrequency方法获取单词频率 *//Createamapofthewordfrequencyfromtheinput *MapwordFrequencies=Utilities.getWordFrequency(input,false,tokenizer,stopWordsProvider); *//获取欲匹配类别的特征向量TermVectortv=storage.getTermVector(category); *if(tv==null){return0;}else{ *//按照类别特征向量中的单词获取输入单词集合中的词频 *//如果没有匹配记录，返回0(参见generateTermValuesVector方法) *int[]inputValues=generateTermValuesVector(tv.getTerms(),wordFrequencies); *//计算类别特征向量与输入特征向量的cosine距离，作为input对category类的匹配程度 *returnVectorUtils.cosineOfVectors(inputValues,tv.getValues());} */ //这个Map存放的是input中词的频率单词 MapwordFrequencies=MyUtilities.getWordFrequency(input); TermVectortv=storage.getTermVector(category); if(tv==null){ return0; }else{ int[]inputValues=generateTermValuesVector(tv.getTerms(),wordFrequencies); returnVectorUtils.cosineOfVectors(inputValues,tv.getValues()); } } //得到fatherclass的名称 privateStringfilename(Stringfilename){ intstart=filename.lastIndexOf("\\"); if(start<=0) start=filename.lastIndexOf("/"); returnfilename.substring(start+1); } /** *读取训练 */ publicvoidsetTrainSet(StringpathTrain){ Stringfatherclass=null; //得到训练文件所在的位置 Filedir=newFile(pathTrain); //得到在训练文件下的所有的文件 File[]files=dir.listFiles(); for(inti=0;i<files.length;i++){ Filef=files[i]; if(f.isDirectory()){ System.out.println(f.getAbsolutePath()); fatherclass=filename(f.getAbsolutePath()); System.out.println(fatherclass); StringsubTrain=pathTrain+"/"+f.getAbsoluteFile().getName(); //得到子训练文件的文件对象 FileFile_subTrain=newFile(subTrain); //得到训练文件的文件对象txt文件。 File[]files_txt=File_subTrain.listFiles(); for(intj=0;j<files_txt.length;j++){ Stringfile_txt_path=subTrain+"/"+files_txt[j].getAbsoluteFile().getName(); train(file_txt_path,fatherclass); } } else{//当不是二级分类时 train(f.toString(),null);// System.out.println(f.toString()); } } setModel(storage,null); } /** *训练方法，主要负责，训练穿过来的文本，并且加入到Map中，并写入model文件。 *@paramfilepath */ privatevoidtrain(Stringfilepath,Stringfatherclass){// MySummariserms=newMySummariser(); StringWritersw=newStringWriter(); Filefile=newFile(filepath);// Stringcategory=filepath.substring(filepath.lastIndexOf("/"),filepath.lastIndexOf("."));// System.out.println(filepath.lastIndexOf("\\"));// System.out.println(filepath.lastIndexOf("."));// System.out.println(filepath); intstart=filepath.lastIndexOf("\\")+1; if(start<=0) start=filepath.lastIndexOf("/")+1; intend=filepath.lastIndexOf("."); // System.out.println(start+""+end); Stringcategory=filepath.substring(start,end); //下面的到分类的父亲类// Stringfatherclass=null;// start=filepath.indexOf("/");// if(start<=0){// start=filepath.indexOf("\\");// }// if(start>0){// fatherclass=filepath.substring(start);// }// // // if(fatherclass.indexOf("/")>0||fatherclass.indexOf("\\")>0){// fatherclass=// // } Stringinput=null; try{ FileReaderfread=newFileReader(file); BufferedReaderbr=newBufferedReader(fread,512); do{ input=br.readLine(); sw.append(input); }while(input==null); }catch(FileNotFoundExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); }catch(IOExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } try{ input=newString(sw.toString().getBytes(),"utf-8"); }catch(UnsupportedEncodingExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } //上面的代码是读取文件内容，下面代码是提取出现频率最大的词放入到TermVector //getthefrequencyofeachwordintheinputMapwordFrequencies=MyUtilities.getWordFrequency(input);//nowcreateasetoftheXmostfrequentwordsSetmostFrequentWords=MyUtilities.getMostFrequentWords(NUM_WORD,wordFrequencies); Object[]array=mostFrequentWords.toArray();//tv=newTermVector(mostFrequentWords.),mostFrequentWords.size());String[]terms=(String[])mostFrequentWords.toArray(newString[mostFrequentWords.size()]);Arrays.sort(terms);int[]values=generateTermValuesVector(terms,wordFrequencies);TermVectortv=newTermVector(terms,values);if(fatherclass==null)storage.addTermVector(category,tv);else storage.addTermVector(fatherclass+"/"+category,tv);System.out.println(category);// System.out.println(ms.summarise(input,3)); } /** *设置类模式,实现的功能的：写入模式到硬盘，其中包括：创建文件，写入文件。 */ publicvoidsetModel(TermVectorStoragetvs,StringstarinPath){// publicvoidsetModel(Stringclasspath)原先的定义// Stringmodelname=null;// //得到Model路径// intstart=pathModel.indexOf("\\")+1;// if(start<=0)// start=pathModel.indexOf("/")+1;// pathModel=pathModel.substring(start);//// System.out.println(pathModel);// // start=pathModel.indexOf("\\");// if(start<=0)// start=pathModel.indexOf("/");// pathModel=pathModel.substring(start);//// System.out.println(pathModel);// // pathModel="c:/model"+pathModel;//// System.out.println(pathModel);// // intend=pathModel.lastIndexOf("\\");// if(end<=0)// end=pathModel.lastIndexOf("/");//// System.out.println(end);// modelname=pathModel.substring(end+1);// pathModel=pathModel.substring(0,end);// // // System.out.println(modelname);//// System.out.println(pathModel);// // MyHashMapTermVectorStoragemyStorage=(MyHashMapTermVectorStorage)tvs; intsize=myStorage.getStorage().size(); SetkeySet=myStorage.getStorage().keySet(); Iteratorit=keySet.iterator(); Stringclasspath=null; if(starinPath==null){ classpath=MODELPATH; }else{ classpath=starinPath; } Filefile_txt=newFile(classpath+"/"+MODELNAME); FileWriterfw=null; try{ fw=newFileWriter(file_txt); }catch(IOExceptione1){ //TODOAuto-generatedcatchblock e1.printStackTrace(); } while(it.hasNext()){ Stringmodelclass=(String)it.next(); Filefile=newFile(classpath); if(!file.isDirectory()){ System.out.println(file.mkdirs()); } if(!file_txt.isFile()){ try{ if(file_txt.createNewFile()){ BufferedWriterwb=newBufferedWriter(fw); wb.newLine(); wb.write(modelclass+"="+myStorage.toString()); wb.close(); } }catch(IOExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } } else{ try{// fw=newFileWriter(file_txt); BufferedWriterwb=newBufferedWriter(fw); wb.append(modelclass+"="+myStorage.getTermVector(modelclass).toString()); wb.newLine(); wb.flush(); }catch(IOExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } } } } publicTermVectorStoragegetModel(Stringmodelpath){ TermVectortv=null; if(modelpath==null){ modelpath=MODELPATH+"/"+MODELNAME; } Filefile=newFile(modelpath); FileReaderfread; try{ fread=newFileReader(file); BufferedReaderbr=newBufferedReader(fread,512); Stringline=null; Stringkeyword=null; Stringvalue=null; do{ line=br.readLine(); if(line==null) break; intstart=line.indexOf("=");// System.out.println("start:"+start); if(start>0) { keyword=line.substring(0,start); line=line.substring(start+1); List<String>list_String=newArrayList<String>(); List<Integer>list_Integer=newArrayList<Integer>(); while(line.indexOf("[")>0){ Stringkey=line.substring(line.indexOf("[")+1,line.indexOf(",")); key=key.trim(); line=line.substring(line.indexOf(",")+1); Stringvalue1=line.substring(0,line.indexOf("]")); value1=value1.trim(); Integervalue_int=newInteger(value1); list_String.add(key); list_Integer.add(value_int); } String[]array_str=newString[list_String.size()]; for(inti=0;i<list_String.size();i++){ array_str[i]=list_String.get(i); } int[]array_int=newint[list_Integer.size()]; for(inti=0;i<list_Integer.size();i++){ array_int[i]=list_Integer.get(i); } tv=newTermVector((String[])array_str,array_int); storage.addTermVector(keyword,tv); } }while(line!=null); }catch(FileNotFoundExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); }catch(IOExceptione){ //TODOAuto-generatedcatchblock e.printStackTrace(); } // System.out.println(storage.getTermVector("电气机械及器材制造业").toString()); returnstorage; } publicTermVectorStoragegetModel(){ returngetModel(null); } // privatevoidwriteFile(Stringpath,Stringmodelname,Stringkey,MapStoreMap){// // Filefile=newFile(path);// if(!file.isFile()){// System.out.println(file.mkdirs());// }// Filefile_txt=newFile(path+"/"+modelname);// if(!file_txt.isFile()){// try{// // if(file_txt.createNewFile()){// FileWriterfw=newFileWriter(file_txt);// BufferedWriterwb=newBufferedWriter(fw);// // // }// }catch(IOExceptione){// //TODOAuto-generatedcatchblock// e.printStackTrace();// }// // }// } /***@seenet.sf.classifier4J.ICategorisedClassifier#isMatch(java.lang.String,java.lang.String)*/publicbooleanisMatch(Stringcategory,Stringinput)throwsClassifierException{return(getMatchCutoff()<classify(category,input));}/***@seenet.sf.classifier4J.ITrainable#teachMatch(java.lang.String,java.lang.String)*/publicvoidteachMatch(Stringcategory,Stringinput)thro