情感分类步骤简述（使用朴素贝叶斯模型）

最近在学习关于情感分类的知识，以下是最近学习的一些知识总结
一.主要步骤
1.选定数据集及对数据集的处理
这里我选用的是大众点评的数据集，数据集中包含了对菜品的打分，分数超过3的我规定为认可，小于3的为不认可，这样就给数据集加上了标签。

import pandas as pa
data=pa.read_csv("E:\data.csv")
#定义添加标签的函数
def lable(scores):
    if scores>3:
      return 1
    else:
      return 0
#在数据集上在添加一列 lable
data["labal"]=data.lscores.apply(label)

2.使用正则表达式对句子中的标点符号，特殊字符的清除

import regex as re
r=r = "[^a-zA-Z_.!+-=——,$%^，! ！。？、：? ~@#￥%……&*《》<>「」{}【】()/\[]'"]"
with open ("E:\data.csv",encoding="utf-8") as line_raw:
      for line in line_raw:
          line=line.split('t')
          line=re.sub(r,'',line)

3.读取无用词

stop_word=[]
with open("E://stopword")as words:
     for word in words:
         word = words.replace('n','').replace('t','').strip()
         stop_word.append(word)
stop_word=set(stop_word)

4.对文本进行结巴分词且去除无用词

last_word=''
import jieba
for scentence in line:
    words=jieba.cut(scentence,cut_all=False)
    for word in words:
        if word not in stop_word:
           if word !='t':
              last_word+=word
              last_word=" "
    data['cut_comment'] = data.comment.apply(.join(jieba.cut(mytext)))
X = data['cut_comment']  #X为划分之后的句子
y = data.lable  #y标签为0或1       
#划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=22)

5.形成词袋模型使用CountVectorizer

vect = CountVectorizer(max_df = 0.8, #构建词袋数据结构
                       min_df = 3, 
                       stop_words=frozenset(stop_word))

6.训练模型

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb = MultinomialNB()
X_train_vect = vect.fit_transform(X_train)
X_test_vect = vect.transform(X_test)

最后

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