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基于Python语言和朴素贝叶斯算法的中文文本情感分类器设计与实现

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摘要 在模型构建的前期阶段,信息过滤环节对模型的质量具有决定性影响。如果输入的数据中包含大量无关或无用信息,模型可能会吸收这些噪声,从而降低预测准确性和泛化能力。为了确保模型的高效性和准确性,文章着重设计了构建情感分类模型之前的信息过滤环节,对文本进行预处理,包括去除所有空格,去除所有标点符号,去除所有停用词等操作,使构建模型的信息更有分类价值。
作者 高秀艳 颜笑
出处 《科技传播》 2024年第12期14-17,共4页 Public Communication of Science & Technology
基金 2022年度河北省高等学校科学研究计划项目“习近平新时代中国特色社会主义思想多语对译语料库的智能开发”,项目编号为ZC2022033。
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