使用MultinomialNB多项式贝叶斯分类器进行中文文本情感分类任务

HnrzLinux

于 2023-09-19 16:44:26 发布

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文章标签：分类数据挖掘人工智能

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本文介绍了如何利用Python和scikit-learn的MultinomialNB分类器完成中文文本情感分类任务。通过数据预处理、词袋模型转换、训练测试集划分，以及性能指标评估，展示了该方法在情感分析领域的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

情感分类是自然语言处理中一个重要的任务，它旨在根据文本的情感色彩将其分类为积极、消极或中性等情感类别。在本文中，我们将介绍如何使用MultinomialNB多项式贝叶斯分类器来实现中文文本情感分类任务。我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来构建和训练分类器，并使用中文文本数据集进行模型评估。

首先，我们需要准备数据集。我们可以使用一个带有标注情感类别的中文文本数据集。数据集应该包含两个列，一个是文本内容，另一个是情感类别。可以使用Pandas库来读取和处理数据集。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割特征和标签
X = data[

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