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Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法,它是基于概率论的一种有监督学习方法,被广泛应用于自然语言处理,并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。在之前做过的一个项目中,就用到了朴素贝叶斯分类器,将它应用于情感词的分析处理,并取得了不错的效果,本文我们就来介绍一下朴素贝叶斯分类的理论基础和它的实际使用。 在学习朴素贝叶斯分类以及正式开始情感词分析之前,我们首先需要了解一下贝叶斯定理的数学基础。 贝叶斯定理 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的定理,公式如下: 在上面的公式中,每一项表示的意义如下: P(A):先验概率(prior probability),是在没有任何条件限制下事件A发生的概率,也叫基础概率,是对A事件概率的一个主观判断 P(A|B) :在B发生的情况下A发生的可能性,也被称为A的后验概率(posterior probability) P(B|A):似然性,也被称为条件似然(conditional likelihood) P(B):不论A是否发生,在所有情况下B发生的概率,它被称为整体似然或归一化常量(normali...

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