python语境分析机器学习代码

Python中的语境分析通常涉及自然语言处理（NLP）领域，特别是用于理解和解析文本的上下文信息。在机器学习（ML）中，这可能涉及到情感分析、命名实体识别（NER）、话题建模等任务。以下是一个简单的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 假设我们有训练数据集
train_data = ['这是一个积极的句子', '这是一个消极的句子']
train_labels = ['positive', 'negative']

# 文本预处理，将文本转化为向量表示
vectorizer = CountVectorizer()  # 词袋模型
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data)

# 使用朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_vectors, train_labels)

# 对新的文本进行语境分析
test_text = '这是一条需要分析情感的输入'
test_vector = vectorizer.transform([test_text])
prediction = clf.predict(test_vector)

print('预测的情感类别:', prediction[0])  # 输出预测结果

在这个示例中，`CountVectorizer`用于创建基于单词计数的特征向量，而`MultinomialNB`用于进行分类。实际应用中，可能还需要使用更复杂的模型，如Transformer架构（如BERT、RoBERTa），通过fine-tuning来提高语境理解能力。