朴素Bayes情感分类器实现与优化

"基于朴素Bayes的情感分类器的设计文档，利用Python2.7和numpy库，针对电影评论的情感极性进行分类。实验包括基于情感词典的统计分类、朴素Bayes分类以及两者的结合，使用rt-polarity数据集和自定义情感词典。" 在自然语言处理领域，情感分析是一项重要的任务，旨在识别和提取文本中的主观信息，特别是情感极性。本文档详细介绍了基于朴素Bayes的情感分类器的构建过程。朴素Bayes是一种基于贝叶斯定理的分类算法，由于其简单高效，在文本分类中广泛应用。 首先，任务定义明确：给定情感词典和带有情感标签的训练数据，目标是训练一个分类器，能够对新输入的句子进行情感分类，即判断为正面或负面。情感词典包含词汇的情感强度和极性，用于提取特征。 实验使用了Python2.7环境，特别是在wingIDE5.1Pro下运行，依赖numpy库进行数值计算。输入包括两个部分，一是情感文本，即rt-polarity数据集，包含正负两个子集，分别用于训练和测试；二是情感词典，提供情感词的相关信息，如词性、强度和极性。 在方法描述部分，实验尝试了多种策略。最初，基于情感词典的分类器简单地统计评论中情感词的得分，根据情感词的强度和极性赋予不同分数，然后累计这些分数来判断情感极性。这种方法忽略了上下文和否定词的影响，可能导致分类不准确。 接着，引入了朴素Bayes分类器，这是一种假设特征之间相互独立的分类方法。在情感分析中，朴素Bayes分类器会计算每个类别的先验概率，并基于特征出现的条件概率来更新后验概率。在训练过程中，统计训练集中每个情感词在正负面文本中出现的频率，以此构建模型。 为了改进分类效果，考虑了否定词的影响，创建了否定词词典，将其与情感词典结合使用。在分类时，否定词会改变情感词的得分，使得分类更加精确。 最后，采用了混合分类策略，先用情感词典对数据进行初步分类，对于得分模糊的句子再用朴素Bayes分类器进行二次判断。这样结合了两种方法的优点，提高了分类的准确率。 在程序输出方面，没有单独的文件输出，而是直接在命令行显示不同分类方法的正确率，方便比较模型性能。 这个设计文档详细阐述了如何利用朴素Bayes和情感词典构建情感分类器，以及如何通过结合策略优化分类效果。这种方法对于初学者理解情感分析的原理和实践具有指导意义。