使用Python和机器学习进行文本情感分类
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- 1. 效果图
- 2. 原理
- 3. 源码
- 参考
这篇博客将介绍如何使用Python进行机器学习的文本情感分类（Text Emotions Classification）。
1. 效果图
训练文本及情感分类前5条数据如下：
训练过程及测试文本情感分类效果图如下：
可以看到 对文本“She didn’t come today because she lost her dog yestertay!”
标记为 sadness 是正确的
2. 原理
文本情感分类是通过理解上下文和文本背后的情感来为文本分配情感的问题。一个真实的例子是 iPhone 的键盘，它通过理解文本来推荐最相关的表情符号。
文本情感分类是自然语言处理和文本分类的问题。
- 首先需要训练一个文本分类模型来对文本的情感进行分类
- 需
