能帮我实现基于alink对谭松波酒店客户评论的情感分析(python实现),算法用朴素贝叶斯
时间: 2024-03-04 21:49:26 浏览: 96
当然可以,以下是我为您提供的代码示例,其中使用了朴素贝叶斯算法进行情感分析:
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('TanSongBoHotelComment.csv', encoding='gbk')
# 对数据集进行分词
def cut_words(content):
words = jieba.cut(content)
return ' '.join(words)
data['content'] = data['content'].apply(cut_words)
# 获取特征值和目标值
x = data['content']
y = data['label']
# 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)
# 将文本数据转换成向量
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
x_train = vectorizer.fit_transform(x_train)
x_test = vectorizer.transform(x_test)
# 使用朴素贝叶斯进行情感分析
nb = MultinomialNB()
nb.fit(x_train, y_train)
y_pred = nb.predict(x_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("朴素贝叶斯算法的准确率为:", accuracy)
这里使用了jieba进行分词,CountVectorizer将文本数据转换成向量,以及MultinomialNB进行朴素贝叶斯算法的训练和预测。
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