本教程将介绍如何使用 Scikit-Learn 库进行情感分析。情感分析是自然语言处理中的一个重要应用，它可以帮助我们理解用户对某个主题或产品的情感倾向。

简介

情感分析通常涉及以下步骤：

  1. 数据收集：收集包含情感标签的数据集。
  2. 数据预处理：清洗和转换数据，以便进行模型训练。
  3. 特征提取：将文本数据转换为模型可以理解的数字表示。
  4. 模型训练：使用机器学习算法训练模型。
  5. 模型评估：评估模型的性能。
  6. 预测：使用模型对新的文本数据进行情感分析。

示例

以下是一个简单的情感分析示例：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 示例数据
data = [
    "I love this product!",
    "I hate this product.",
    "This is an okay product.",
    "It's not great, but it's not bad either."
]

# 标签
labels = [1, 0, 0, 1]

# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)

# 模型训练
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)

# 预测
new_data = ["I really like this product!"]
X_new = vectorizer.transform(new_data)
prediction = model.predict(X_new)
print("Sentiment:", prediction[0])

拓展阅读

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情感分析示例

sentiment_analysis_example