朴素贝叶斯情感分析评分python_详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现

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我是靠谱客的博主粗暴小兔子，最近开发中收集的这篇文章主要介绍朴素贝叶斯情感分析评分python_详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

相对于「基于词典的分析」，「基于机器学习」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：还是下面这句话，如果它的标签是：服务质量 - 中 (共有三个级别，好、中、差) �r(�s-�t)�q，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出

相对于「基于词典的分析」，「基于机器学习」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：

还是下面这句话，如果它的标签是：

服务质量 - 中 (共有三个级别，好、中、差)

�r(�s-�t)�q，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出一个模型，

然后你在输入一条评论，来判断标签级别

宁馨的点评国庆活动，用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋，

有香草，巧克力和抹茶三种口味可选，我选的是香草口味，味道很浓郁。

另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。

标签：服务质量 - 中

朴素贝叶斯1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：

上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？

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