NLTK NaiveBayes分类器培训

Question

在this 示例中，我一直在网上关注，训练给定分类器的唯一方法是在好推文和坏推文列表上对其进行训练。有没有办法在单个坏词上训练相同的分类器，而不必有一个正面和负面的推文示例。

我觉得只用消极和积极的词来训练它会提供更多的数据，从而提供更准确的结果。与大量的正面和负面推文示例相比，查找负面和正面单词列表也容易得多。

Answer 1

在这种情况下，您可以使用单个单词而不是句子。

这样，它将适合您提到的示例。

pos_tweets = [('love', 'positive'),('good', 'positive')]
neg_tweets = [('hate', 'positive'),('bad', 'negative')]