使用朴素贝叶斯分类器进行意见挖掘

【问题标题】：opinin mining using naive bayes classifier使用朴素贝叶斯分类器进行意见挖掘
【发布时间】：2015-02-25 07:34:26
【问题描述】：

我正在将推文分类为正面或负面意见。我听说朴素贝叶斯分类器通常用于分类，我想为我的项目编写自己的朴素贝叶斯分类器。因为，我是数据挖掘的新手，而且朴素贝叶斯分类器无法理解什么以及如何使用朴素贝叶斯。谁能帮我解决？？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先，分类器需要用已经分类的数据进行训练，越多越好；例如，您需要 100 条正面推文和另外 100 条负面推文。

如果您使用的是 python，则可以从 NLTK 及其庞大的 corpora 集合开始

有关实际示例，另请参阅question。

【讨论】：

这只是个人选择，也取决于您的实际知识。如果您已经使用 java，我建议您使用完全用 java 编写的 Stanford University CoreNLP；另一方面，对于 python，您可以从 NLTK 或 pattern 开始。就我而言，我更喜欢 python 而不是 java（也因为它是一种解释型语言）