在对电影评论数据进行分析中，用朴素贝叶斯模型构建文本分类器有什么作用意义；用两层的卷积神经网络构建分类器怎么输出特征提取的结果，及分类效果

在对电影评论数据进行分析中，使用朴素贝叶斯模型构建文本分类器的作用在于，可以对大量的电影评论数据进行分类，以便更好地了解公众对某个电影的评价。朴素贝叶斯模型是一种简单而有效的文本分类方法，它可以根据文本中出现的词汇及其概率来进行分类。在电影评论数据分析中，可以将评论文本作为输入，然后使用朴素贝叶斯模型将其分类为正面评价或负面评价。

而使用两层的卷积神经网络构建分类器，可以更加准确地提取文本中的特征，以便更好地进行分类。卷积神经网络可以通过多个卷积层和池化层来对文本中的特征进行提取和压缩，从而得到更加有用的特征表示。在电影评论数据分析中，可以将评论文本作为输入，然后使用两层的卷积神经网络对其进行特征提取和分类。在输出层，可以根据分类结果输出对应的标签，以便进行进一步的分析和处理。

在卷积神经网络中，可以通过可视化卷积层的滤波器来输出特征提取的结果，以便更好地了解模型对文本特征的提取情况。此外，可以通过比较不同模型的准确率和召回率等指标来评估分类器的分类效果。通常情况下，卷积神经网络相对于朴素贝叶斯模型来说，可以获得更高的分类准确率和更好的分类效果。