【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

介绍

多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes, MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。

应用使用场景

1. 情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。
2. 垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。
3. 新闻分类：将新闻文章分到不同类别，如体育、科技、财经等。
4. 产品评价分类：分析电商平台上的产品评论，了解用户对产品的看法。

以下是针对每个任务的代码示例实现，可使用Python和一些常见的机器学习和自然语言处理库，如scikit-learn、pandas、nltk等。

1. 情感分析