摘要
情感分类作为自然语言处理领域的重要任务之一，近年来受到学者们的广泛关注。
其旨在通过分析文本内容，识别出其中蕴含的情感倾向，例如积极、消极或中性。
贝叶斯分类器作为一种简单而有效的分类方法，在情感分类任务中展现出良好的性能。
本文首先介绍情感分类和贝叶斯分类器的基本概念，然后回顾了贝叶斯分类器在情感分类中的研究现状，包括传统方法、基于机器学习的方法和深度学习方法。
此外，本文还讨论了情感分类中常用的特征提取和特征选择方法，以及常用的数据集和评价指标。
最后，对贝叶斯分类器在情感分类中的未来发展方向进行了展望。
关键词：情感分类；贝叶斯分类器；文本分类；自然语言处理；机器学习
随着互联网的快速发展，人们在社交媒体、电商平台等网络空间中产生了海量的文本数据。
这些文本数据蕴含着丰富的情感信息，对这些信息进行自动化的分析和理解，可以帮助我们更好地把握用户的情感倾向，进而为个性化推荐、舆情监测、产品改进等应用提供支持。
情感分类作为自然语言处理领域的一项重要任务，旨在通过计算技术自动识别和分类文本中表达的情感，例如积极、消极或中性。
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