在上面的例子中，还有一些可以进行改进的地方，例如可以在前期建立情感词库，在特征值提取的过程中只提取情感词，去除其余无用词汇（如介词等）对分类的影响，只选取关键的代表词作为特征提取，达到更高的分类效率。另外，可以在建立词库时，将测试集的情感词也放入词库，避免出现在某个分类条件下似然概率为零的情况，简化平滑步骤。
此外，朴素贝叶斯的分类对于追加训练集的情况有很好的应用，如果训练集不断的增加，可以在现有训练模型的基础上添加新的样本值、或对已有的样本值的属性进行修改，在此基础上，可以实现增量的模型修改。
如果文章对您有所帮助，欢迎关注公众号 码农参上
