基于增强朴素贝叶斯算法的MATLAB文本情感分类工具

资 源 简 介

本项目实现了一个基于增强朴素贝叶斯模型的文本情感分类系统，支持对输入文本进行正面、负面和中性情感分类。通过引入TF-IDF特征加权和拉普拉斯平滑技术，提升了传统朴素贝叶斯模型的分类精度与鲁棒性，适用于情感分析任务。

详 情 说 明

基于增强朴素贝叶斯模型的文本情感分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于增强朴素贝叶斯算法的文本情感分析工具，能够对输入的文本数据进行情感极性分类（正面/负面/中性）。系统通过引入词频-逆文档频率（TF-IDF）特征加权和拉普拉斯平滑技术优化传统朴素贝叶斯模型，有效提升了对短文本和稀疏数据的分类准确率。支持批量文本处理与可视化分类结果统计，为文本情感分析提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 增强分类算法：采用集成TF-IDF加权的朴素贝叶斯模型，结合拉普拉斯平滑技术
• 完整文本预处理：包含分词、停用词过滤、词干提取等标准化流程
• 多格式输入支持：支持.txt和.csv格式的文本数据输入
• 灵活训练模式：支持有监督训练（需提供标签数据）和无监督分类
• 全面性能评估：提供混淆矩阵及准确率、召回率、F1分数等评估指标
• 丰富可视化输出：生成情感分布饼图、高频词云、混淆矩阵热力图等分析图表

使用方法

数据准备

• 文本数据文件：每行一条文本记录，支持.txt或.csv格式
• 标签数据文件（可选）：与文本对应的情感标签（0：负面，1：中性，2：正面）

运行流程

1. 将文本数据文件放置于指定数据目录
2. 如有标签数据，确保其与文本数据正确对应
3. 运行主程序，系统将自动完成以下流程：

- 数据读取与预处理 - 特征提取与TF-IDF加权 - 模型训练与优化 - 情感分类预测 - 结果评估与可视化

输出结果

• 情感分类结果：包含原始文本、预测情感标签、分类置信度的结构体数组
• 分类性能报告：精确度、召回率、F1值等指标表格
• 可视化图表：情感分布饼图、高频词云、混淆矩阵热力图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 文本分析工具箱（Text Analytics Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB可用内存（处理大规模文本数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了从数据预处理到结果可视化的完整流程。具体包括文本数据的读取与清洗、TF-IDF特征向量的提取与加权、增强朴素贝叶斯分类器的训练与优化、批量文本的情感预测分类，以及分类性能的量化评估与图形化展示。该文件作为系统的主要执行入口，协调各功能模块有序工作，确保情感分析任务的高效完成。