C#编程实现

这篇文章做了什么

　　朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法，用途十分广泛，如垃圾邮件处理等。而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题，用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘。本文借助朴素贝叶斯算法，针对文本正负面进行判别，并且利用C#进行编程实现。

不先介绍点基础？

朴素贝叶斯，真的很朴素

　　朴素贝叶斯分类算法，是一种有监督学习算法，通过对训练集的学习，基于先验概率与贝叶斯公式，计算出特定条件下样本属于某一类别的概率(条件概率)，从而达到分类的目的。为什么说朴素贝叶斯朴素，其实这儿的朴素是英文翻译过来的，朴素贝叶斯叫Naive Bayesian Classification,这里的"Naive"被译为了朴素，其实翻译为天真更贴切一点，因为它假设了所有的样本都是独立的，这确实"Too Naive"。因此我们就有了半朴素贝叶斯和贝叶斯网络，这些将在后面为大家呈现。

情感分析是啥

　　自然语言处理(NLP)是人工智能之中非常重要的学科，与机器学习交叉甚广。而情感分析优势NLP中最为重要的内容之一，目前主要分为两大流派，一派是语言学派(推荐《自然语言处理综论》)，他们从语法、句子结构、词性等角度出发，通过解析一个句子的结构来分析情感正负面或是中性；另一派是统计学派(推荐《统计自然语言处理》)，通过高质量的语料库与训练集，借助统计理论与算法，完成句子的情感分析。

朴素贝叶斯如何实现情感分析

1.前期准备：

• 做好正负面标记的文本作为训练集

• 正负面词库

2.针对文本实现：

• 分词，推荐使用Jieba分词引擎，无论是python, C#, 还是R语言上都有非常优秀的第三方库，而且可以导入词库

• 获取正负面词，此时需要用到正负面词库，即通过正负面词库的匹配，筛选出文本中能够反映情感的词。

• 进入训练集中匹配，获取每个正面或者负面的词在两个训练集的词频，如“好吃”这个词在正面训练集里出现频率为0.1%,而在负面训练集里频率为0.001%。

• 通过贝叶斯公式计算出在文本出现“好吃”这个词的条件下位正面或者为负面的概率，例如：

　　p(正面|"好吃")=p(正面)p("好吃"|正面)p(正面)p("好吃"|正面)+p(负面)p("好吃"|负面)p(正面|"好吃")=p(正面)p("好吃"|正面)p(正面)p("好吃"|正面)+p(负面)p("好吃"|负面)

　　得到的概率即是在好吃这个词出现的条件下，该句子为正面的概率。

• 然而一句话可能有多个表示情感的词，比如"不好看"、"开心"，我们最终要求得在这些词出现的条件下该文本为正面的条件概率:p(正面|"好吃","不好看","开心")$，具体计算过程见如下推导，令上述三个词分别为a,b,c,正面为pos，负面为neg，具体计算过程见如下推导，令上述三个词分别为a,b,c,正面为pos，负面为neg：

　　假设一句话为正面或是负面的先验概率均为0.5，则p(pos)=p(neg)=0.5p(pos)=p(neg)=0.5，那么(2)式等于:

• 拉普拉斯平滑：为了避免某个词在训练集中出现概率为0导致结果有偏，拉普拉斯平滑法讲所有词出现次数加一，在样本量很大时，每个分量加一几乎不会对最终估计结果造成太大影响，但这样的好处是很好的解决了词频为0导致的有偏问题。

• 其他变式

  贝叶斯推断及其互联网应用（二）：过滤垃圾邮件 这篇文章中做了如下变形，将结果以单个词下正面或是负面的条件概率表示，但是文章并未提及拉普拉斯校准，而是用拍脑袋想出来的1%作为校准概率。由于：

　　所以有(3)式等于：