情感分析：基于词袋模型和TF-IDF算法的Python实现

情感分析：基于词袋模型和TF-IDF算法的Python实现

情感分析是一种文本分析技术，旨在确定给定文本的情感倾向。它可以帮助我们了解人们对特定主题、产品或事件的情感反应。在本文中，我们将使用Python实现基于词袋模型和TF-IDF算法的情感分析。

什么是词袋模型？

词袋模型是一种简化的文本表示方法。它将文本视为一个袋子（即集合）中的词语，而忽略它们在文本中的顺序和语法结构。在词袋模型中，每个文本被表示为一个向量，其中每个维度表示一个词语，并且该维度的值表示该词语在文本中的出现频率或权重。

什么是TF-IDF？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词语在文本中的重要性。它结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个因素。

TF衡量了一个词语在文本中的出现频率，即一个词语在文本中出现的次数除以文本中的总词数。IDF衡量了一个词语在整个文本集合中的重要性，即一个词语在文本集合中出现的文档数的倒数的对数。

TF-IDF计算公式如下：

TF-IDF = TF * IDF

其中，TF = (词语在文本中的出现次数) / (文本中的总词数)，IDF = log(文本集合中的文档总数 / (包含该词语的文档数 + 1))。

实现情感分析

首先，我们需要准备一些训练数据。训练数据应包含带有情感标签（例如正面、负面）的文本样本。以下是一个简单的训练数据集示例：