翻译代码def MNB_Classifier(): return Pipeline([ ('count_vec', count_vec), ('tfidf_vec', tfidf_vec), ('mnb', MultinomialNB()) ]) mnbc_clf = MNB_Classifier() # 进行训练 mnbc_clf.fit(review_train, sentiment_train)

这段代码定义了一个朴素贝叶斯分类器。首先，使用Pipeline类创建了一个管道，其中包括三个步骤：使用CountVectorizer进行文本特征提取，使用TfidfTransformer进行特征权重转换，以及使用MultinomialNB进行朴素贝叶斯分类。然后，将该管道返回，并将其赋值给mnbc_clf。最后，使用训练数据对mnbc_clf进行训练，其中review_train是训练集中的评论，sentiment_train是训练集中的情感标签。