基于Python的简易情感分析模型

• 运行时间会稍微长一点，大概3分钟
• Sentimental_analysis.py 是采用朴素贝叶斯调节标记参数的方法，训练：测试=3：1，准确率大约为77-78%，最高能单极性达到79%
• NaiveBayesClassifier.py 是nltk库里最朴素的算法，代码比较短，前期起步用，准确率大约为74-75%
• record10.txt和record25.txt是我调节参数用Sentiment_analysis_Further.py导出的数据 用Draw_3D.py绘图成Figure_1.png进行可视化，采用准确率最高的参数
• test.py是输出测试集662组测试数据的极性值（1/-1）
• 导入data用相对目录 维持现状即可
• 开发集数据太散了，导致自测准确率不高，不知测试集如何，不要嫌弃太低的正确率！

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