背景介绍

朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，适用于文本数据的分类任务。它通过计算词语频率来预测类别，具有高准确性和低计算复杂度的优势，尤其适合处理大规模数据集。尽管其计算复杂度较高，但通过合理预处理和优化，可以在本地实现高效的分类功能。

思路分析

1. 数据预处理：将用户评论文本拆分为词语，去除停用词，标准化格式。
2. 袋公式实现：基于概率计算，计算词语在正负类别的出现次数，构建袋式概率模型。
3. 分类逻辑：通过训练模型，计算每个词的权重，最终预测标签。

代码实现

from collections import Counter
import numpy as np

# 输入：用户评论文本（例如，"我对这个产品非常满意"）  
def classify_text(text):
    # 预处理文本  
    words = text.split()  
    # 去除停用词及标点符号  
    cleaned_words = [word.lower().strip() for word in words if word.isalpha()]  
    # 构建袋式概率模型  
    bag_counts = Counter(cleaned_words)  
    # 计算词频  
    word_counts = bag_counts  
    # 计算概率  
    probability = word_counts / np.array(word_counts)  
    # 分类结果  
    result = '正' if probability[0] > probability[1] else '负'  
    return result

# 示例输入输出  
if __name__ == "__main__":
    text_input = "我对这个产品非常满意"  
    result = classify_text(text_input)  
    print(f"分类结果：{result}")  

总结

本实现基于朴素贝叶斯算法，通过预处理文本并计算词语频率，实现了简单文本分类功能。该算法的核心思想在于通过概率计算实现分类，具有良好的准确性和低计算复杂度。学习价值在于理解文本分类的核心算法，如袋式概率模型的构建与概率计算的关键步骤。该实现可在本地运行，适合1~3天的学习目标。