请运用所学知识进行评论情感分析，对数据集进行探索，观察两类数据集大小并绘制饼图，并对数据集进行处理直至转换为词向量，搭建分类器模型，进行模型训练，分析模型性能打印混淆矩阵，python代码

情感分析是一种文本挖掘技术，它主要用于判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。以下是进行这个任务的一般步骤，我会简要概述涉及的Python代码：

1. **数据集加载与探索**：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('sentiment_dataset.csv')  # 假设我们从CSV文件读取数据
   print(df.shape)  # 查看数据集大小
   df.head()  # 查看前几行数据以了解内容

2. **类别分布可视化**：

   labels = df['sentiment'].value_counts()
   plt.pie(labels, labels=labels.index, autopct='%1.1f%%')
   plt.title('各类别数据占比')
   plt.show()

3. **预处理**：
- 分词

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   vectorizer = CountVectorizer()
   X = vectorizer.fit_transform(df['text'])

- 文本标准化（例如停用词移除、词干提取）

   from nltk.corpus import stopwords
   stop_words = set(stopwords.words('english'))
   X_stemmed = vectorizer.transform([word for word in X_to_process if word not in stop_words])

4. **创建词向量**：
使用`TfidfVectorizer`替代`CountVectorizer`可以得到加权词频，减少常用词的影响。

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
   tfidf = TfidfTransformer()
   X_tfidf = tfidf.fit_transform(X)

5. **模型训练**：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, df['sentiment'], test_size=0.2)
   model = LogisticRegression()  # 或者使用其他分类器，如BERT等
   model.fit(X_train, y_train)

6. **模型评估**：

   from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
   y_pred = model.predict(X_test)
   print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
   print(classification_report(y_test, y_pred))

以上就是基本流程，实际操作可能会根据数据的具体特性和需求进行调整。