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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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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.

高秀艳、颜笑

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河北软件职业技术学院

情感分类模型 信息过滤 预处理 分类价值

2022年度河北省高等学校科学研究计划项目

ZC2022033

2024

科技传播
中国科技新闻学会

科技传播

影响因子：0.667
ISSN：1674-6708
年,卷(期)：2024.16(12)
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