背景介绍

随着自然语言处理技术的不断发展，文本情感分类成为人工智能领域的经典问题之一。通过朴素贝叶斯等朴素概率模型，我们可以实现对文本中情感倾向的分类。本项目旨在通过代码实现基于朴素贝叶斯的分类器，帮助用户理解其原理、实现过程及技术要点。

思路分析

1. 文本处理基础

输入文本需要经过清洗和分词处理，这是训练朴素贝叶斯模型的前提。清洗过程包括去除标点符号、数字和特殊字符，分词则根据词典进行词频统计，将文本转化为袋神经网络可接受的向量形式。

2. 特征提取与训练

使用CountVectorizer将文本转换为词袋向量，然后通过MultinomialNB模型进行训练。该模型适用于小规模数据，能够有效捕捉文本中的特征。

3. 分类逻辑实现

朴素贝叶斯通过计算概率的方式预测情感倾向。输入向量经过特征提取后，模型计算每个词的概率，输出最终分类结果。

代码实现

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取输入文本
text1 = "今天天气很好"
text2 = "非常糟糕"

# 特征提取
vec = CountVectorizer()
vec.fit([[text1], [text2]])

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(vec.transform([[text1]], np.array([1]).reshape(-1, 1)))

# 输出结果
print("情感分类：", model.predict(vec.transform([[text2]])))

总结

本项目通过实现基于朴素贝叶斯的文本情感分类器，展示了以下几个核心知识点：

1. 文件读取：使用open()函数读取输入文本
2. 数据处理：进行词频统计和向量转换
3. 算法实现：使用CountVectorizer和MultinomialNB训练模型
4. 分类逻辑：计算概率并输出结果

该项目要求1~3天完成，适合中小规模项目，能够帮助用户深入理解朴素贝叶斯在文本情感分类中的应用。通过本项目的实现，可以系统学习到文件处理、数据预处理、算法实现等关键技术点。