python代码实现构造分类器对英文电影评论情感分析

好的，下面是一个简单的 Python 代码实现构造分类器对英文电影评论情感分析的示例：

首先，我们需要准备训练数据和测试数据。可以使用 NLTK 库自带的电影评论数据集，代码如下：

import nltk
nltk.download('movie_reviews')
from nltk.corpus import movie_reviews

# 获取电影评论数据集
reviews = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
           for category in movie_reviews.categories()
           for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集：

import random

# 将数据集分成训练集和测试集
random.shuffle(reviews)
train_set = reviews[:1500]
test_set = reviews[1500:]

然后，我们需要将文本数据转换成特征向量。在这里，我们使用词袋模型，即将每个文档表示为一个向量，其中每个维度表示一个单词，值表示该单词在文档中出现的次数。我们可以使用 NLTK 库提供的 `FreqDist` 类来统计单词出现的次数：

from nltk import FreqDist

# 统计单词出现的次数
all_words = []
for words, _ in train_set:
    all_words += words
word_freq = FreqDist(all_words)

接下来，我们需要选择一些特征。在这里，我们选择出现次数最多的前 2000 个单词作为特征：

# 选择出现次数最多的前2000个单词作为特征
word_features = [word for word, _ in word_freq.most_common(2000)]

现在，我们可以将每个文档转换成一个特征向量了。对于每个文档，我们遍历它包含的单词，如果单词在特征集合中出现，则将该维度的值设为 1，否则设为 0：

# 将每个文档转换成特征向量
def document_features(document):
    document_words = set(document)
    features = {}
    for word in word_features:
        features['contains({})'.format(word)] = (word in document_words)
    return features

train_set_features = [(document_features(document), category) for document, category in train_set]
test_set_features = [(document_features(document), category) for document, category in test_set]

最后，我们可以使用 NLTK 库提供的 `NaiveBayesClassifier` 类来训练分类器，并在测试集上进行评估：

from nltk import NaiveBayesClassifier
from nltk import classify

# 训练分类器
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set_features)

# 在测试集上进行评估
accuracy = classify.accuracy(classifier, test_set_features)
print("Accuracy:", accuracy)

以上就是一个简单的 Python 代码实现构造分类器对英文电影评论情感分析的示例。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进一步优化和调整。