Python使用BERT与朴素贝叶斯算法进行新闻文本分类的源码、数据集及实验报告，以及基于NaiveBayes的情感分类模型

简介：
本项目运用Python结合BERT和朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类，并构建了基于NaiveBayes的情感分析模型。包含完整源代码、训练数据集及详细的实验报告。 请打开`data.py`文件，并将第24行和第25行代码更改为： ```python datapath=.\\data\\train.csv testpath=.\\data\\test.csv ``` CSV文件中的字段包括：id（样本序列号），content（新闻文本内容），comment_all（该新闻的所有评论）以及label（新闻真假标签）。其中，标签有三种可能的值：-1表示假新闻，0表示不相关，1表示真新闻。 若需要读取Excel格式文档，请修改`data.py`文件中的第24行、第25行、第34行和第48行代码。但确保字段名称与CSV文件一致。 对于运行模型训练的步骤： - 打开`Bert_train.ipynb`或`NaiveBayes.ipynb`，然后执行其中的所有代码。 - 或者将以下相关文件上传至Kaggle平台，并启用GPU模式，在设置好路径后开始运行：split_dataset, split_test。 请根据实际情况调整上述说明。