基于svm的文本情感分析代码实现

以下是一个基于SVM的文本情感分析的Python代码实现，其中使用了scikit-learn库中的SVM算法和情感分析数据集：

from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入情感分析数据集
with open('sentiment_analysis_dataset.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = file.readlines()

# 数据预处理，将文本和标签分别存储
texts = []
labels = []
for line in data:
    label, text = line.strip().split('\t')
    texts.append(text)
    labels.append(int(label))

# 将文本数据转换成特征向量，采用词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

注意：这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要进行更加严谨的数据预处理、特征工程和模型调优。