SAS代码构建贝叶斯文本分类器全教程
当我们进行文本分析、尤其是舆情监控的工作时，常常需要迅速对一段文本的倾向性做出判断：比如这条客户评论，洋洋洒洒几百字，究竟是好评还是差评？是赞美还是批判？对于这种需要“分类”的问题如果文本量较大，人工进行判断显然是缺乏效率的，这时贝叶斯分类器就可以帮上大忙了。
分类器就是利用某些特征对已有内容项进行分类的工具。对文档进行分类时，要先定义内容项为文档，特征为文档中的单词。本文以SAS代码为基础，根据已有文档的属性，构建训练数据集，训练贝叶斯分类器，将一讲如何利用贝叶斯分类器判断未知属性的文档。
1. 构造数据集
首先我们来利用已有文档构造两个数据集，一个是fc表（即feature-category），存放每个特征值（单词）出现在某个属性出现的次数；另外一个是cc表（即category-count），存放某个属性的内容项出现的次数。
存放每个特征值在某个属性出现次数的fc表的示例为：
fc表存放特征值、特征值的分类、特征值分类的个数三项信息。如果训练数据为简单的“Nobody owns the water” - “good”，这样就会在下图的fc表中记录4条信息（这里面the的次数在第一次训练的时候应该为1）。
具体的构造方法为：
另外一个数据集cc则负责存放某个属性的内容项出现的次数，示例如下：
其中category存放分类种类，count主要存放每种分类的计数。构造方法为：
2. 设置训练函数
训练函数的格式为：
%train("buy carnow","good");
%train("make quickmoney at the online casino","bad");
3. 计算训练数据集的条件概率
计算条件概率Pr(document|category)：
然后计算加权的条件概率，设置每个特征单词初始的对于所有分类的加权概率从0.5开始，这样设计比较合理。
4. 计算整个文章的概率
整个文章的概率就是Pr(document)。我们需要先假设每个特征值都是独立的：
5. 概率转换
目前计算出的是Pr(document|category)，我们需要利用贝叶斯变化，将之转换成Pr(category|document)。
Pr(category|document) = Pr(document|category) * Pr(category)/Pr(document)
接下来，我们选取“quick car”这两个单词构成的文本，测试分类效果：
通过选定的5段文本训练，经过计算，“quick car”属于good的概率为0.0312，远远大约属于bad的概率0.009，因此可以判断为“good”。
同样，贝叶斯分类器不仅仅可以用来判断文本的感情倾向，只要需要给文本进行分类的时候都可以用到。当然，本文介绍的方法只是一种示例，实际的训练集和需要判断的文本都会更加复杂。而且，本文假设每个特征变量都是独立的，但这种假设并不现实，因此是未来可以改进的地方。
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