18、基于NLP的文本分类异构集成及影评情感分析

基于NLP的文本分类异构集成及影评情感分析

在自然语言处理（NLP）领域，文本分类和情感分析是重要的研究方向。本文将介绍如何使用异构集成方法进行文本分类，并以影评情感分析为例进行详细说明。

文本分类模型构建

在文本分类中，我们会使用多种算法构建模型，并分别应用于计数数据（Count Data）和TF-IDF数据。具体模型构建顺序如下：
1. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）- 计数数据
2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）- TF-IDF数据
3. 支持向量机（SVM）- RBF核 - 计数数据
4. 支持向量机（SVM）- RBF核 - TF-IDF数据
5. 随机森林（Random Forest）- 计数数据
6. 随机森林（Random Forest）- TF-IDF数据

以下是构建这些模型的详细步骤：
1. 导入所需库

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import itertools
import warnings
import string
import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.corpus import stopwords
from nl