基于朴素贝叶斯机器学习算法的情感文本分析与分类
项目介绍
本资源文件提供了一个基于朴素贝叶斯机器学习算法的情感文本分析与分类的实现。该实现包含了数据集和预训练的中文分词模型，帮助用户快速上手情感分析任务。
资源内容
- 数据集: 包含用于训练和测试的情感文本数据集。
- 预训练模型:
sgns.weibo.bigram-char，使用gensim加载的预训练中文分词模型。 - 代码实现: 基于朴素贝叶斯算法的情感文本分析与分类的代码实现。
使用方法
- 数据集: 数据集已经准备好，可以直接用于训练和测试。
- 预训练模型: 使用gensim加载
sgns.weibo.bigram-char模型进行中文分词。 - 代码实现: 按照代码中的说明，运行情感分析与分类的实现。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 使用过程中如有任何问题，欢迎反馈。
致谢
感谢CSDN提供的“网盘”服务，使得资源分享变得更加便捷。