使用MultinomialNB多项式贝叶斯分类器进行中文文本情感分类任务

使用MultinomialNB进行中文情感分类
最新推荐文章于 2025-01-14 15:50:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HnrzLinux/article/details/133035450
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。

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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多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB)(Python)
05-30
多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB),它假设的条件概率分布满足多项式分布
使用MultinomialNB多项式贝叶斯分类器进行中文情感分类任务
CqpFsharp的博客
09-25 255
在上述代码中，我们首先导入了sklearn库中的MultinomialNB类和train_test_split函数，并定义了一个名为sentiment_classification的函数。在上述代码中，我们首先导入了sklearn库中的CountVectorizer类，并定义了一个名为extract_features的函数。我们首先对文本数据进行预处理，然后使用结巴分词工具进行分词。词袋模型将文本看作是一个词语的集合，每个词语都作为特征，其出现与否用一个二进制值表示，或者用词频、TF-IDF等方式表示。
基于MultinomialNB多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
优快云 精品推荐
12-31 1830
本项目是使用机器学习的经典算法MultinomialNB多项式贝叶斯模型进行文本情感分析，针对数据为购物评价信息，可以判断出语料所含情感的积极性，实现思路就是针对评价进行二分类，也就是简单的指出评价是正面的还是负面的。
文本分类：MultinomialNB
优快云_lzw99的博客
05-14 2481
输入量处理 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer #特征抽取,将文本特征向量化 vec=CountVectorizer() X_train=vec.fit_transform(X_train)#词频矩阵 X_test=vec.transform(X_test) 数据训练 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB mnb=MultinomialNB() mnb.fit(X
naive_bayes.MultinomialNB()函数介绍
最新发布
weixin_43597208的博客
01-14 587
naive_bayes.MultinomialNB 是 Scikit-learn 库中的一个类，用于实现多项式朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单而高效的监督学习算法，特别适合于高维数据集的分类任务，如文本分类。在输入特征是计数数据（如文档的词频）时，多项式朴素贝叶斯表现尤其出色。
基于朴素贝叶斯算法实现情感分类
weixin_44016035的博客
03-17 1万+
目录算法原理贝叶斯定理朴素贝叶斯分类法多项式分布TF-DIF情感分类的实现获取数据评论的数学表达模型训练模型评价 互联网外卖以服务、快捷为卖点，用户的评论与反馈对商家、平台都很重要。本文根据数据中的评论，采用朴素贝叶斯算法来分析用户情感，将用户评论划分为“好评”，“差评”。训练数据集的准确率为99.44%，测试数据集的准确率为81.70%。 算法原理 贝叶斯定理 贝叶斯定理是一个计算条件概率的公式。通过已知概率计算未知的概率，比如我们记AAA的概率是P(A)P(A)P(A)，BBB的概率是P(B)P(B)P
【Python机器学习】零基础掌握MultinomialNB朴素贝叶斯
Mr数据杨
11-08 407
假设在一个学校中，老师想要根据学生在各科的作业成绩来预测他们接下来的考试等级。每个学生的作业成绩都是数值型的数据，而考试等级则是分类的，例如A、B、C、D、E、F等。这种问题该如何解决呢？引入一个算法，它就像是一位教育界的预言家，能够通过现有的数据来预测未来的情况。这个算法被称为多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes），是朴素贝叶斯算法家族中的一员。朴素贝叶斯算法基于一个简单的假设：各个特征之间相互独立。虽然这个假设在现实世界中很少完全成立，但朴素贝叶斯算法仍然能够在各种分类任务中
贝叶斯分类器用于文本分类: Multinomial Naïve Bayes
小平子的专栏
06-27 1万+
简介 贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论的分类器，在NLP（自然语言处理）领域有着广泛的应用，如垃圾邮件检测，个人邮件排序，文本分类，色情内容检测等等。由于贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论的，因此使用该分类器时有一个基本假设，即：数据的各特征之间是条件独立的。 假设数据集 D={d1,d2,...,dn}D={d1,d2,...,dn}D = \{d_1, d_2, ... , d_n\} 的特...
完美解决丨#在python中，如果引用的变量未定义，则会报告NameError: name ‘变量名‘ is not defined。
独木不成林，单弦不成音。
04-17 1万+
「SQL面试题库」是由不吃西红柿发起，全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题，从简单到困难，涵盖所有SQL知识点，我敢保证只要做完这100道题，不仅能轻松搞定面试，代码能力和工作效率也会有明显提升。
朴素贝叶斯分类
光尘的博客
12-25 661
使用场景：文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断，朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。 sklearn 机器学习包 提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。 高斯朴素贝叶斯：特征变量是连续变量，符合高斯分布，比如说人的身高，物体的长度。 多项式朴素贝叶斯：特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在
机器学习之文本分类（附带训练集+数据集+所有代码）
天才幻想家
12-07 1万+
我本次对4类文本进行分类（（所有截图代码和数据集最后附带免费下载地址）） 主要步骤：  1.各种读文件，写文件  2.使用jieba分词将中文文本切割  3.对处理之后的文本开始用TF-IDF算法进行单词权值的计算  4.去掉停用词  5.贝叶斯预测种类 文本预处理：  除去噪声，如：格式转换，去掉符号，整体规范化  遍历的读取一个文件下的每个文本 中文分词 中文分词就是...
(Python)解决NameError: name 'XXX' is not defined的问题
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weixin_38782593的博客
02-26 27万+
在编辑代码时，如果需要采用非本代码所在文件夹下的代码文件的函数或者类时，那么需要添加该代码文件所在路径，否则会报“NameError: name 'XXX' is not defined”的错误，其实解决方案也非常简单，只要使用sys函数就可以解决： 比如在编写的代码中需要使用另外一个文件夹util内的代码文件Reader.py的一个函数 ，那么只用在头文件下输入如下语句： import s...
NameError: name 'islice' is not defined
liangkaiping0525的博客
12-13 1577
加个导包即可 from itertools import islice 这样就运行没有问题了。
python创建python.py时遇到的问题 name is not defined
weixin_42334456的博客
09-30 1万+
创建py文件之后，运行文件时报错： 是一个nameerror，说var为定义，所以执行不成功。这是因为将var定义在了函数里面，即return后一行的代码缩进了，导致var没有定义成功，只需要去除缩进就可以了。 更改如下： ...
机器学习之多项式贝叶斯分类器multinomialNB
muli
11-25 8680
机器学习之多项式贝叶斯分类器multinomialNB # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Nov 25 11:28:25 2018 @author: muli """ from sklearn import naive_bayes,datasets,cross_validation import numpy as np import ...
利用基于贝叶斯定理的朴素贝叶斯分类器MultinomialNB进行多类分类(复习3)
公众号：瑞行AI
01-13 1万+
本文是个人学习笔记，内容主要涉及MultinomialNB(Naive Bayes)对sklearn内置的fetch_20newsgroups——新闻数据抓取器从互联网上即时下载的新闻文本数据进行多类分类。 朴素贝叶斯模型被广泛应用于互联网新闻的分类、垃圾邮件的筛选等分类任务，它单独考量每一维度特征被分类的条件概率，然后综合这些概率对其所在的特征向量做出分类预测，即“假设各个维度上的特征被分类的条件
多项式贝叶斯分类器jupyter
10-07
多项式贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间相互独立，并且特征的概率分布服从多项式分布。在scikit-learn库中，可以使用sklearn.naive_bayes.MultinomialNB类来构建多项式贝叶斯分类器。 MultinomialNB类的主要参数包括alpha、fit_prior和class_prior。其中，alpha参数用于设置平滑项的值，以避免概率为零的情况。fit_prior参数用于指定是否使用均匀分布作为类别的先验概率，如果设置为True，则使用均匀分布，否则使用P(y=ck)作为先验概率。class_prior参数用于指定每个分类的先验概率。 该类还提供了几个属性，包括class_log_prior_、feature_log_prob_、class_count_和feature_count_。其中，class_log_prior_是一个形状为(n_classes,)的数组对象，给出了每个类别调整后的经验概率分布的对数值。feature_log_prob_是一个形状为(n_classes,n_features)的数组对象，给出了P(Xj/y=ck)的经验概率分布的对数值。class_count_表示每个类别包含的训练样本数量，而feature_count_表示每个类别每个特征遇到的样本数。 以下是一个使用多项式贝叶斯分类器进行测试的示例代码： ```python from sklearn import naive_bayes def test_MultinomialNB(*data): X_train, X_test, y_train, y_test = data cls = naive_bayes.MultinomialNB() cls.fit(X_train, y_train) print('Training Score: %.2f' % cls.score(X_train, y_train)) print('Testing Score: %.2f' % cls.score(X_test, y_test)) X_train, X_test, y_train, y_test = load_data() test_MultinomialNB(X_train, X_test, y_train, y_test) ```
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