文本情感分类SvM朴素贝叶斯

S和朴素贝叶斯都是传统机器学习方法中常用的文本情感分类算法。

SVM（Support Vector Machine）是一种二元分类模型，其基本思想是在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本分开。在文本情感分类中，通常使用词袋模型将文本表示成向量形式，然后使用SVM分类器进行分类。SVM的优点是分类效果较好，尤其是在高维空间中的分类效果更佳，但缺点是对于大规模的文本数据训练时间较长。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其基本思想是通过已知类别的训练样本，计算出每个词汇在不同类别下出现的概率，然后根据贝叶斯定理计算出文本属于不同类别的概率。在文本情感分类中，通常使用多项式模型或伯努利模型将文本表示成向量形式，然后使用朴素贝叶斯分类器进行分类。朴素贝叶斯的优点是分类效果较好，且训练速度较快，但缺点是对于文本特征之间的相关性较强时，分类效果可能会受到影响。

需要注意的是，SVM和朴素贝叶斯都是传统机器学习方法，相对于深度学习方法而言，其分类效果可能相对较弱，但在小数据集和简单任务上使用比较合适。