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本文介绍了使用 NLTK 库的 Naive Bayes 分类器进行情感分析的步骤，包括数据集准备、环境配置、数据预处理、特征选择、模型训练和评估。重点在于如何处理文本数据，选择常用词汇，并利用词袋模型构建特征，以实现对电影评论的情感分类。
本系列文章包含：
- 基于 NLP 的电影评论情感分析模型比较
- 情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析（二）：基于 scikit-learn 的 Naive Bayes 实现
- 情感分析（三）：基于 Word2Vec 的 LSTM 实现
- 情感分析（四）：基于 Tokenizer 和 Word2Vec 的 CNN 实现
- 情感分析（五）：基于 BERT 实现
情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现
朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器可以用来确定输入文本属于某一组类别的概率。例如，预测评论是正面的还是负面的
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