Question

恭喜你，和我们一起坚持到了最后！我们了解了朴素贝叶斯是如何工作的，以及它为何并不是那么朴素。针对没有足够数据去学习类别概率空间中所有位置的训练集合，朴素贝叶斯的泛化能力非常出色。我们知道了如何把它应用到推文上，而且它对清洗粗糙的推文文本很有帮助。最后，在体验了SentiWordNet 之后，我们发现“作一点弊”也是可以的（在进行了不少工作之后），特别是当它能对分类器的效果有额外提升的时候。