交互胁迫模型python代码

交互胁迫模型是一种用于检测社交媒体上的胁迫性行为的机器学习模型，需要用到自然语言处理和情感分析等技术。以下是一个简单的 Python 代码示例，可以使用朴素贝叶斯算法实现交互胁迫模型。

首先，需要准备训练数据和测试数据。训练数据应包含正常和胁迫性的对话，测试数据可以是一些新的对话，用于评估模型的准确性。

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载训练数据和测试数据
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')

# 数据预处理
vectorizer = CountVectorizer()
train_x = vectorizer.fit_transform(train_data['text'])
train_y = train_data['label']
test_x = vectorizer.transform(test_data['text'])

接下来，使用朴素贝叶斯算法进行模型训练，并对测试数据进行预测。

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_x, train_y)

# 预测测试数据
test_y = clf.predict(test_x)

最后，可以通过计算准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的准确性。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 计算指标
accuracy = accuracy_score(test_data['label'], test_y)
precision = precision_score(test_data['label'], test_y)
recall = recall_score(test_data['label'], test_y)
f1 = f1_score(test_data['label'], test_y)

# 输出结果
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 Score:', f1)

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，实际的交互胁迫模型可能需要更多的特征工程和调参来达到更好的效果。