朴素贝叶斯情感分析pytorch

朴素贝叶斯情感分析是一种基于朴素贝叶斯分类器的文本情感分析方法。在这种方法中，通过计算文本中每个词与情感类别的条件概率，然后利用贝叶斯定理计算给定文本情感类别的后验概率，最终确定文本的情感极性。引用中提到，在实验二中，研究者使用了基于朴素贝叶斯的方法对文本进行情感极性分析，并使用了pytorch深度学习框架。这种方法在实验中取得了较高的正确率，具体为88.7%。因此，朴素贝叶斯情感分析结合了统计方法和深度学习方法，可以用于判断汉语句子的情感极性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Python的情感极性判断（基于规则、基于逻辑回归、基于朴素贝叶斯）](https://blog.csdn.net/newlw/article/details/124295673)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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