[数据收集和清洗：从各种来源（如社交媒体、评论、新闻文章）中收集数据，并进行预处理和清洗，以确保数据质量和一致性。 数据预处理：对原始数据进行分词、去除停用词、词形还原、词性标注等预处理操作，以便将原始文本转换成可供分类器使用的格式。 特征提取：从预处理后的文本中提取特征，例如单词频率、tf-idf、 _n-gram_s等，以便为分类器提供输入。 数据分割：将数据集分为训练集和测试集，以便训练分类器并评估其性能。 模型训练：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器，并进行参数调整以优化性能。 模型评估：使用测试集评估模型的性能，例如准确率、召回率、F1分数等。 模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，例如调整特征提取方法、改变模型超参数等。 预测和应用：将优化后的模型应用于新的文本数据，进行情感分类，并将结果用于实际应用中，例如舆情分析、品牌监控等。
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_45052363/article/details/126558972
Author: JOJO数据科学
Title: 【R语言文本挖掘】：n-grams和相关性计算
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