NLP

基于朴素贝叶斯的情感分类方法

原理解析

贝叶斯公式

情感分类

每一句话去除停顿词后的表示为：

针对于我们的带标签训练集（量越多越好），我们可以近似计算一下参数：

• 每个单词出现的概率
• 每种情绪中单词出现的概率
• 每种情绪出现的概率

最终的贝叶斯计算公式如下,默认每个单词的出现都相互独立：

八步计算文本相似度

tf-idf方法的实践

准备工作和模型建立

引入文本处理库gensim，手工制造一些原始数据。

import gensim
raw_documents = ["I'm taking the show on the road.",
                 "My socks are a force multiplier.",
                 "I am the barber who cuts…