主要观点：介绍了情感分析的强大作用及朴素贝叶斯分类器在文本情感分析中的有效性，通过完整的项目示例展示了从数据准备到模型训练、评估和预测的全过程。
关键信息：

• 情感分析可理解客户反馈等文本的情感倾向，朴素贝叶斯分类器速度快、效率高、能处理高维数据，虽有假设缺陷但效果好。
• 示例中模拟电影评论数据集，包含正负标签，进行了探索性数据分析（如检查类平衡、词云可视化、分析评论长度等）、数据预处理（转小写、去标点数字、去停用词、词形还原等）、构建和训练朴素贝叶斯模型（使用 TF-IDF 向量化及 Pipeline）、评估模型性能（准确率、分类报告、混淆矩阵、ROC 曲线、精确率-召回率曲线等）以及对新数据进行预测。
  重要细节：
• 代码部分详细展示了各个步骤的实现，如下载 NLTK 资产、各种数据处理函数、模型训练和评估的代码等。
• 探索性数据分析中通过不同方式展示了数据集的特点，如类分布、词云图、评论长度分布等。
• 模型评估中详细介绍了各种指标的含义和计算方法，并通过图形展示了 ROC 曲线和精确率-召回率曲线。
• 最后展示了对新数据进行预测的示例代码和输出。