朴素贝叶斯法是基于概率统计，特征条件独立假设的分类方法，是一种非常常用的机器学习算法；通常用于处理文本分类和情感分析等自然语言处理任务中。相对于其他复杂的模型，朴素贝叶斯算法具有简单、易于实现、高效和良好的准确性等特点