Создайте простую модель машинного обучения, которая определяет, является ли текст позитивным или негативным. Используем sklearn
и алгоритм Naive Bayes
Решение задачи
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# Обучающие данные
texts = ["Это отличный фильм", "Ужасный опыт", "Мне понравилось", "Очень скучно", "Прекрасная история"]
labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'negative', 'positive']
# Модель
model = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())model.fit (texts, labels)
# Прогноз
print(model.predict(["Фильм был ужасен"])) # ['negative']
print(model.predict(["Обожаю это кино"])) # ['positive']