对于给定的数据集data.csv(评论数据），运用给定的停用词（stopwords.txt)对文本进行去重筛选无意义文本文字，使用朴素贝叶斯和jieba实现数据集的分类和预测。使用最后几行数据或增加测试机来测试结果。上述问题的python代码

首先，我们需要完成以下几个步骤来处理数据集并应用朴素贝叶斯分类器：

1. **数据预处理**:
- 导入所需的库：pandas、nltk（用于停用词）、jieba（分词）、sklearn（朴素贝叶斯）以及os（文件操作）。

import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
import os

2. **加载数据**:
- 加载`data.csv`文件，并查看前几行以了解数据结构。

data = pd.read_csv('data.csv')
print(data.head())

3. **停用词处理**:
- 读取停用词列表，并转换为集合以便快速查找。
- 使用jieba分词并将非停用词组成新的文本列。

stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
nltk.download('punkt') # 如果第一次使用，需要下载

def preprocess_text(text):
    words = jieba.lcut(text)
    return ' '.join([word for word in words if word not in stop_words])

data['processed_text'] = data['评论'].apply(preprocess_text)

4. **特征提取**:
- 使用CountVectorizer将文本转换为数值向量。

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['processed_text'])
y = data['类别']

5. **数据分割**:
- 划分训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

6. **朴素贝叶斯模型训练**:
- 创建MultinomialNB实例并训练。

nb_classifier = MultinomialNB()
nb_classifier.fit(X_train, y_train)

7. **预测及评估**:
- 预测测试集的结果并计算准确率。

y_pred = nb_classifier.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

8. **测试结果展示**:
- 最后几行数据可以使用`head()`函数查看预测结果。

last_n_rows = data.tail() # 可视化最后几行的原始评论和预测结果
last_n_rows['预测类别'] = y_pred
last_n_rows