翻译代码review_list, sentiment_list = load_corpus(file_path_pos,file_path_nag) # 将全部语料按1:4分为测试集与训练集 n = len(review_list) // 5 train_review_list, train_sentiment_list = review_list[n:], sentiment_list[n:] test_review_list, test_sentiment_list = review_list[:n], sentiment_list[:n] print('训练集数量: {}'.format(str(len(train_review_list)))) print('测试集数量: {}'.format(str(len(test_review_list)))) # 用于训练的评论 review_train = [' '.join(review_to_text(review)) for review in train_review_list] # 对于训练评论对应的正常评论/恶意评论 sentiment_train = train_sentiment_list # 用于测试的评论 review_test = [' '.join(review_to_text(review)) for review in test_review_list] # 对于测试评论对应的正常评论/恶意评论 sentiment_test = test_sentiment_list count_vec = CountVectorizer(max_df=0.8, min_df=3) tfidf_vec = TfidfTransformer()
时间: 2024-02-26 12:52:02 浏览: 22
这段代码的作用是加载语料库并将其分为训练集和测试集。首先,load_corpus函数从指定的文件路径加载评论和情感标签,并将它们分别存储在review_list和sentiment_list列表中。然后,该代码将全部语料按照1:4的比例分成训练集和测试集。接着,将训练集中的评论转换为字符串形式,并将其存储在review_train列表中;train_sentiment_list列表则包含与训练集中的评论对应的情感标签。同样,测试集中的评论和情感标签分别存储在review_test和sentiment_test列表中。最后,使用CountVectorizer和TfidfTransformer将训练集中的评论转换为矩阵表示。其中,CountVectorizer对文本进行词频统计,TfidfTransformer则将词频统计矩阵转换为TF-IDF权重矩阵。
相关问题
native_bayes_sentiment_analyzer
native_bayes_sentiment_analyzer是一种基于贝叶斯定理的情感分析器,用于分析文本中的情感倾向。它基于贝叶斯定理,通过计算文本中每个词语在特定情感类别下的概率来确定整个文本的情感倾向。该分析器通常用于对文本进行情感分类,例如将文本归为正面、负面或中性情感。
native_bayes_sentiment_analyzer的工作原理是通过训练模型来推断文本的情感倾向。在模型训练阶段,分析器会使用标注数据集来计算每个词语在不同情感类别下的概率分布,并建立一个条件概率模型。当分析器接收到新的文本时,它会根据文本中每个词语在情感类别下的概率来计算整个文本的情感倾向,并将其归为最可能的情感类别。
native_bayes_sentiment_analyzer在实际应用中具有一定的局限性,例如对长文本的处理能力较弱,容易受到语义歧义的影响等。但它也具有一些优点,例如算法简单高效,对小规模数据集表现良好等。
总的来说,native_bayes_sentiment_analyzer作为一种基于贝叶斯定理的情感分析器,可以在一定程度上帮助我们对文本情感进行分类和分析,但在实际使用时需要注意到其局限性,以便更好地应用该分析器。
# 用于训练的评论 review_train = [' '.join(review_to_text(review)) for review in train_review_list] # 对于训练评论对应的恶意评论/正常评论 sentiment_train = train_sentiment_list # 用于测试的评论 review_test = [' '.join(review_to_text(review)) for review in test_review_list] # 对于测试评论对应的恶意评论/正常评论 sentiment_test = test_sentiment_list vectorizer = CountVectorizer(max_df=0.8, min_df=3) tfidftransformer = TfidfTransformer() # 先转换成词频矩阵,再计算TFIDF值 tfidf = tfidftransformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(review_train)) # 朴素贝叶斯中的多项式分类器 clf = MultinomialNB().fit(tfidf, sentiment_train)
这段代码看起来是用朴素贝叶斯模型来对评论进行分类,其中用到了词频矩阵和TF-IDF值来作为特征,同时使用了CountVectorizer和TfidfTransformer来进行预处理。训练集和测试集的评论都被转换成了词频矩阵和TF-IDF值,用MultinomialNB()来训练分类器,最后可以用该分类器对新的评论进行分类。