sklearn朴素贝叶斯情感分析

在scikit-learn中，可以使用朴素贝叶斯算法来进行情感分析。具体来说，朴素贝叶斯算法在sklearn.naive_bayes包中实现。我们可以使用MultinomialNB类对评论进行分类。 在一个基于朴素贝叶斯算法实现的豆瓣影评情感分析项目中，使用了豆瓣Top250排行榜中的影评作为语料，大约有5万条影评，其中好评和差评各占50%。训练集和测试集的比例为4:1，准确率约为80%-79%之间。 在另一个关于互联网外卖的评论情感分析项目中，作者使用了朴素贝叶斯算法来分析用户的情感，将用户评论划分为"好评"和"差评"。训练数据集的准确率达到了99.44%，测试数据集的准确率为81.70%。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于朴素贝叶斯算法实现情感分类](https://blog.csdn.net/weixin_44016035/article/details/114953363)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析](https://download.csdn.net/download/admin_maxin/85455843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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