在人工智能技术飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的自然语言处理和复杂推理能力，成为科技领域的核心驱动力。然而，在这些看似复杂的大模型背后，隐藏着诸多经典的基础算法，贝叶斯定理便是其中不可或缺的核心支撑。从大模型的概率推理、参数估计，到不确定性量化、可解释性提升，贝叶斯定理始终扮演着关键角色。本文将从理论本质、核心概念、与大模型的深度关联、实际应用场景、Java代码实现等多个维度，系统且详细地解析贝叶斯定理，帮助读者真正理解其在大模型生态中的价值与作用。

1.1 概率统计的两大范式：频率派与贝叶斯派

        在深入贝叶斯定理之前，我们需要先明确概率统计领域的两大核心范式，这有助于我们更好地理解贝叶斯定理的创新价值。

        频率派（Frequentist）认为，概率是事件在大量重复试验中出现的频率极限。例如，“掷一枚均匀硬币正面朝上的概率为0.5”，是指在无数次掷硬币试验中，正面朝上的次数占比趋近于50%。频率派的核心是“客观概率”，认为模型参数是固定不变的常数，通过大量观测数据即可估计出参数的真实值。在传统机器学习中，线性回归、支持向量机等模型都深受频率派思想的影响。

        贝叶斯派（Bayesian）则提出了完全不同的观点：概率是对事件发生可能性的主观信念程度。例如，“明天降雨的概率为30%”，是基于现有气象数据和经验对降雨可能性的主观判断。贝叶斯派认为，模型参数并非固定常数，而是服从某种概率分布的随机变量；随着观测数据的不断积累，我们可以不断更新对参数分布的信念，最终得到更精准的后验认知。这种“动态更新”的思想，正是贝叶斯定理的核心，也为大模型处理动态、不确定的真实世界任务提供了理论支撑。

Frequentist	Bayesian
频率论方法通过大量独立实验将概率解释为统计均值（大数定律）	贝叶斯方法则将概率解释为信念度（degree of belief）（不需要大量的实验）
频率学派把未知参数看作普通变量（固定值），把样本看作随机变量	贝叶斯学派把一切变量看作随机变量
频率论仅仅利用抽样数据	贝叶斯论善于利用过去的知识和抽样数据

1.2 贝叶斯定理的核心公式与术语解析

贝叶斯定理的数学表达式看似简单，但其背后蕴含的逻辑却十分深刻。其核心公式如下：

为了让大家真正理解公式的含义，我们逐一解析其中的关键术语：

• 后验概率（Posterior Probability）：P(A|B)，表示在观测到事件B发生后，事件A发生的概率。这是我们最终想要得到的结果，反映了“新证据对原有信念的更新”。例如，在大模型的情绪分析任务中，“观测到文本包含‘开心’词汇（事件B）后，文本为正面情绪（事件A）的概率”就是后验概率。先B后A

• 似然度（Likelihood）：P(B|A)，表示在事件A发生的前提下，事件B发生的概率。它描述了“观测数据与现有假设的契合程度”。在大模型中，可理解为“在‘文本为正面情绪’（假设A）的前提下，出现‘开心’词汇（观测B）的概率”。先A后B

• 先验概率（Prior Probability）：P(A)，表示在没有任何观测数据（事件B未发生）时，事件A发生的初始概率。这通常基于经验或历史数据得到，是我们对事件A的“初始信念”。例如，根据历史数据，某类文本中正面情绪的占比为30%，则 P(A)=0.3。

• 边缘概率（Marginal Probability）：P(B)，也称为归一化因子，是事件B发生的总概率。它的作用是确保后验概率的取值范围在[0,1]之间，满足概率的基本公理。边缘概率可通过全概率公式计算：，其中  是所有互斥的可能事件（即事件A的所有可能取值）。

        贝叶斯定理的核心逻辑可以总结为：

后验概率 = 似然度 × 先验概率 / 边缘概率 即

        本质上是“通过新观测到的证据，修正我们对原有事件的信念，得到更精准的概率判断”。这种逻辑完美适配大模型处理不确定性任务的需求——大模型在处理自然语言时，正是通过不断接收文本序列（新证据），更新对文本语义、意图的信念（后验概率），最终完成理解和生成任务。

1.3 经典案例：用贝叶斯定理解决实际问题

        为了让读者更直观地理解贝叶斯定理的应用过程，我们以经典的“医学诊断问题”为例进行详细推导——这一案例在大模型的概率推理测试中也经常出现（如DeepSeek-R1模型的贝叶斯问题解决测试）。

        问题描述：某种疾病的发病率（先验概率）为1%。有一种检测方法，对患病者的检测准确率（真阳性率，即）为95%，对健康人的误诊率（假阳性率，即为5%。如果一个人的检测结果为阳性（事件+），那么他实际患病（事件D）的概率是多少？

步骤1：明确已知条件：

• 先验概率（患病的初始概率）

• 健康概率（不患病的初始概率）

• 似然度（患病者检测为阳性的概率）

• 假阳性率（健康人检测为阳性的概率）

步骤2：计算边缘概率P(+)（检测结果为阳性的总概率）：

根据全概率公式，检测为阳性的情况包括“患病且检测阳性”和“健康且检测阳性”两种互斥情况，因此：

代入数值计算：

步骤3：计算后验概率P(D|+)（检测阳性时实际患病的概率）：

代入贝叶斯定理公式：

结论：即使检测结果为阳性，该人实际患病的概率也仅约为16.1%。这一结果看似反直觉，但却符合贝叶斯定理的逻辑——由于疾病的先验发病率极低（仅1%），即使检测准确率较高，假阳性案例仍会占据阳性结果的大部分。

        这一案例充分体现了贝叶斯定理的价值：它能帮助我们在“先验概率较低但检测结果看似明确”的场景中，做出更理性的判断。而在大模型中，类似的逻辑被广泛应用于自然语言的模糊性处理、多轮对话的上下文更新等任务中。

注意：如果你对以上理解不清晰，可以多看几次，或者看这篇文章：(2 条消息) 一文搞懂贝叶斯定理（原理篇） - 知乎

二、贝叶斯定理与大模型的深度关联：从基础推理到核心能力

        大模型（如GPT、Llama、DeepSeek等）的核心能力是对自然语言的理解和生成，而这一过程本质上是一系列概率推理的叠加。贝叶斯定理作为概率推理的基石，不仅支撑着大模型的基础推理功能，还在模型的可解释性提升、参数估计、不确定性量化等关键环节发挥着不可替代的作用。本节将深入解析贝叶斯定理在大模型中的核心应用逻辑。

        大模型的文本生成过程，本质上是“基于前文语境，不断预测下一个token（词或字符）的概率分布”的过程。这一过程与贝叶斯定理的“信念更新”逻辑高度一致。

        具体来说，当大模型生成文本时，对于每个位置的token ，模型需要计算在已知前文的前提下，生成token 的概率。从贝叶斯视角来看：

概念	数学符号	核心定义	作用 / 意义
先验概率		token  在语料库中的出现频率	基于训练数据的初始信念（无语境的基础概率）
似然度		在 token 出现的前提下，前文 出现的概率	反映 token 之间的语义关联性
后验概率		基于前文语境更新后的 token 的生成概率	大模型最终的 token 预测结果

        注意：虽然大模型实际使用的Transformer架构通过自注意力机制直接建模token间的依赖关系，并未直接显式调用贝叶斯定理公式，但其核心逻辑仍是“通过上下文（新证据）更新对下一个token的信念（概率分布）”——这正是贝叶斯定理的核心思想的体现。

2.2 贝叶斯推理：大模型解决复杂逻辑问题的核心支撑

        随着大模型的发展，其应用场景已从简单的文本生成扩展到复杂的逻辑推理任务（如数学计算、概率问题求解、科学分析等）。在这些任务中，贝叶斯定理成为大模型进行概率推理的直接理论依据。

        以DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型为例，该模型通过大规模强化学习训练，专门优化了概率推理能力，能够精准解决基于贝叶斯定理的复杂问题（如医学诊断、Monty Hall悖论等）。以下是该模型解决Monty Hall悖论的贝叶斯推理过程：

        Monty Hall悖论问题描述：在游戏节目中，有三扇门，一扇门后有汽车，另外两扇门后有山羊。玩家选择1号门后，主持人（知道汽车位置）打开3号门（山羊），此时给玩家换选2号门的机会。换门后赢得汽车的概率是多少？

模型的贝叶斯推理过程：

分析维度	符号 / 事件	具体内容 / 计算过程
事件定义		汽车在第i号门后
		主持人打开第 j 号门
先验概率		汽车位置均匀分布，
似然度分析		汽车在 1 号门时，主持人随机开 2/3 号门，故
		汽车在 2 号门时，主持人必须开 3 号门，故
		汽车在 3 号门时，主持人不能开 3 号门，故
边缘概率计算		公式：；结果：
后验概率计算		公式：；计算：

        最终结论：换门后赢得汽车的概率为2/3。这一案例充分证明，贝叶斯定理是大模型解决复杂概率推理问题的核心理论支撑——大模型通过模拟人类的贝叶斯推理过程，能够精准处理具有不确定性的逻辑问题。

2.3 贝叶斯网络：提升大模型可解释性的关键工具

        大模型的“黑箱”问题是制约其在高风险领域（如金融、医疗）应用的重要瓶颈——模型能够给出预测结果，但无法解释“为什么得出这一结果”。而贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）作为贝叶斯定理的扩展形式，为解决大模型的可解释性问题提供了有效方案。

        贝叶斯网络是一种基于概率的有向无环图（DAG），其中节点代表随机变量（如文本特征、模型预测结果），边代表变量间的条件依赖关系，每个节点都配有条件概率表（CPT），用于描述在父节点取值确定的情况下，该节点的概率分布。其核心优势在于：能够直观地展示变量间的因果关系，让模型的决策过程“可视化”。

        在金融情绪分析领域，研究人员提出了BNLF（Bayesian Network LLM Fusion）框架，通过贝叶斯网络融合多个中型大模型（如FinBERT、RoBERTa、BERTweet）的预测结果，不仅提升了情绪分析的准确率，还显著增强了模型的可解释性。具体流程如下：

1. 输入层：收集金融新闻、推特等多源文本数据；

2. 预测层：三个不同的大模型分别对文本进行情绪预测，输出各自的预测概率（阳性、中性、阴性）；

3. 融合层：将三个模型的预测结果作为贝叶斯网络的输入节点，通过网络的条件依赖关系和概率表，计算出最终的情绪分布；

4. 输出层：根据最终的情绪分布，确定文本的情绪标签，并通过贝叶斯网络的图结构，解释“哪个模型的预测对最终结果影响最大”。

        与传统的“多数投票”“概率平均”等融合方法相比，BNLF框架的优势在于：它能够建模不同模型预测结果之间的依赖关系和不确定性，不仅给出“最终结论”，还能解释“结论的由来”——这正是贝叶斯网络基于贝叶斯定理的概率建模能力带来的核心价值，也为大模型在高风险领域的应用奠定了基础。

2.4 贝叶斯推断：大模型的参数估计与不确定性量化

        大模型的训练过程本质上是参数估计的过程——通过海量训练数据，找到最优的模型参数，使得模型能够精准拟合数据分布。在这一过程中，贝叶斯推断（基于贝叶斯定理的参数估计方法）发挥着重要作用，尤其是在小样本、高不确定性的场景中。

        传统的频率派参数估计方法（如最大似然估计，MLE）认为模型参数是固定的，通过最大化观测数据的似然度来估计参数值。但这种方法在小样本场景中容易出现过拟合，且无法量化参数的不确定性。而贝叶斯推断则将参数视为随机变量，通过贝叶斯定理计算参数的后验分布：

其中， 是模型参数，D 是训练数据。是参数的先验分布（基于领域知识或经验设定），是似然度（模型在参数  下生成数据 D 的概率），是参数的后验分布（基于数据更新后的参数信念）。

在大模型中，贝叶斯推断的价值主要体现在两个方面：

• 小样本学习：当训练数据有限时，通过合理设定参数的先验分布（如基于预训练模型的参数分布），贝叶斯推断能够有效利用先验信息，避免过拟合，提升模型的泛化能力；

• 不确定性量化：贝叶斯推断得到的是参数的后验分布，而非固定的参数值。这使得模型能够量化预测结果的不确定性——例如，在医疗诊断大模型中，不仅能给出“患病概率”，还能给出“这一概率的置信度”，为临床决策提供更全面的信息。

三、贝叶斯定理的实际应用场景：从传统领域到大模型生态

        贝叶斯定理的应用早已超越了理论研究的范畴，在传统行业（如医疗、制造、金融）和大模型生态中都有着广泛的落地场景。本节将结合具体案例，详细解析贝叶斯定理的实际应用价值，帮助读者理解其从“基础算法”到“产业落地”的转化路径。

3.1 传统领域应用：解决不确定性决策问题

        在贝叶斯定理被应用于大模型之前，它已在多个传统领域成为解决不确定性决策问题的核心工具。以下是几个典型的应用场景：

3.1.1 医疗诊断：平衡检测准确率与先验发病率

        如前文的“医学诊断问题”所示，贝叶斯定理在医疗领域的核心应用是“基于检测结果和疾病发病率，精准计算患者的实际患病概率”。在实际临床诊断中，医生不仅需要参考检测设备的准确率，还需要结合疾病的流行率（先验概率）、患者的病史（额外先验信息）等，通过贝叶斯定理综合判断，避免因单一检测结果导致的误诊（事实上，大部分医院基本就看报告来确诊，这也是为什么部分医生会建议你可以去别的医院再查一次看看）。

        例如，在癌症筛查中，由于癌症的发病率较低（先验概率小），即使筛查设备的准确率达到99%，假阳性案例仍可能较多。此时，医生通过贝叶斯定理计算后验概率，能够更理性地判断患者是否需要进一步检查，既避免了过度医疗，也减少了漏诊风险。

3.1.2 生产质量动态评估：实时更新质量信念

        在制造业中，贝叶斯定理被广泛用于生产质量的动态评估与决策。企业通过历史生产数据建立对产品良品率的先验信念，再结合实时生产过程中的检测数据（新证据），通过贝叶斯定理更新良品率的后验概率，从而动态调整生产策略。

        例如，某半导体芯片制造企业基于历史经验，认为新工艺的芯片良品率为80%（先验概率）。在小批量试生产后，随机抽取100片芯片检测，发现85片为良品（观测数据）。通过贝叶斯定理计算后验概率（结合二项分布的似然度），得到新工艺的良品率后验概率提升至83%。企业基于这一结果，决定扩大新工艺的应用范围，同时持续监控生产数据，动态更新良品率信念——这一过程正是贝叶斯定理“动态更新”思想的典型应用。

3.1.3 金融风险预测：融合多源信息的概率建模

        在金融领域，贝叶斯定理被用于信用风险评估、市场情绪预测、投资决策等多个场景。其核心优势在于能够融合多源异构信息（如企业财务数据、市场交易数据、新闻文本数据），通过概率建模量化风险。

        例如，在信用违约风险评估中，银行通过历史数据建立企业违约的先验概率（如某行业企业的违约率为5%），再结合企业的财务指标（如资产负债率、现金流）、行业景气度、宏观经济数据等新证据，通过贝叶斯定理计算企业的违约后验概率，从而决定是否放贷、放贷额度和利率——这一过程能够有效提升风险评估的精准度。

3.2 大模型生态中的应用：赋能核心能力升级

        随着大模型的普及，贝叶斯定理的应用逐渐与大模型深度融合，赋能模型的推理、可解释性、小样本学习等核心能力的升级。以下是几个典型的大模型相关应用场景：

3.2.1 大模型的概率推理任务：解决复杂逻辑问题

        如前文所述，DeepSeek-R1、GPT-4等先进大模型都具备强大的概率推理能力，而这一能力的核心支撑正是贝叶斯定理。这类模型能够处理各类基于概率的复杂问题，包括医学诊断、博弈论问题（如Monty Hall悖论）、数学概率计算等，广泛应用于教育（概率教学辅助）、科研（科学推理）、咨询（决策支持）等领域。

        例如，在教育领域，基于贝叶斯推理的大模型可以作为概率学习的辅助工具，不仅能给出问题的答案，还能展示详细的贝叶斯推理过程，帮助学生理解概率的本质；在科研领域，大模型可以利用贝叶斯定理分析实验数据中的不确定性，辅助研究人员做出科学决策。

3.2.2 大模型可解释性增强：贝叶斯网络融合框架

        如2.3节所述，BNLF框架通过贝叶斯网络融合多个大模型的预测结果，显著提升了大模型在金融情绪分析中的可解释性。这一思路可以推广到其他领域，如医疗文本分析、法律文档检索等高风险场景。

        例如，在医疗文本分析中，通过贝叶斯网络融合多个大模型对“病历文本中疾病类型”的预测结果，不仅能提升预测准确率，还能通过网络的图结构，解释“哪些病历特征（如症状、病史）对最终诊断结果的影响最大”，让医生能够清晰地了解模型的决策依据，提升对模型的信任度。

3.2.3 大模型的小样本微调：利用先验信息提升效率

        大模型的全量微调需要海量数据和巨大的算力成本，而在实际应用中，很多场景只有少量标注数据（如特定领域的专业文本）。此时，基于贝叶斯定理的小样本微调方法能够有效利用先验信息，提升微调效率。

        具体来说，在微调过程中，将预训练模型的参数分布作为先验分布，将少量标注数据作为观测证据，通过贝叶斯推断更新模型参数的后验分布。这种方法能够充分利用预训练模型的先验知识，避免在小样本场景中过拟合，同时减少微调所需的数据量和算力成本——这一应用在医疗、法律等专业领域的大模型落地中具有重要价值。

3.2.4 大模型的不确定性量化：提升预测可靠性

        大模型的预测结果往往存在不确定性（如对模糊文本的理解、未见过的领域知识），而贝叶斯定理能够为这种不确定性提供量化方法。通过贝叶斯推断得到模型参数的后验分布，进而计算预测结果的概率分布，能够让用户了解“模型对预测结果的置信度”。

        例如，在智能客服大模型中，当用户输入模糊的查询（如“如何解决手机问题”）时，模型不仅能给出可能的解决方案，还能通过不确定性量化，提示“对该查询的理解置信度较低”，并主动询问用户补充信息——这一功能能够显著提升大模型交互的可靠性，避免因误解用户意图导致的错误响应。

四、贝叶斯定理的Java代码实现：从基础案例到工程实践

为了让读者能够将贝叶斯定理的理论知识转化为实际工程能力，本节将提供两个详细的Java代码示例：一是基础的贝叶斯定理计算案例（医学诊断问题），帮助读者理解核心公式的代码实现；二是基于贝叶斯定理的文本分类器（朴素贝叶斯分类器），模拟大模型中的文本分类逻辑，展示贝叶斯定理在NLP任务中的工程应用。

4.1 基础案例：医学诊断问题的Java实现

        本案例对应前文的“医学诊断问题”，通过Java代码实现贝叶斯定理的核心计算逻辑，包括先验概率、似然度、边缘概率的计算，最终得到后验概率。代码中添加了详细的注释，便于读者理解每一步的逻辑。

/**
 * 贝叶斯定理基础实现：医学诊断问题
 * 问题描述：疾病发病率1%，检测准确率95%（真阳性率），健康人误诊率5%（假阳性率）
 * 计算检测结果为阳性时，实际患病的概率
 */
public class BayesianMedicalDiagnosis {

    /**
     * 计算贝叶斯后验概率
     * @param priorA 事件A的先验概率（如患病概率）
     * @param likelihoodBA 似然度P(B|A)（如患病者检测阳性的概率）
     * @param marginalB 边缘概率P(B)（如检测阳性的总概率）
     * @return 后验概率P(A|B)
     */
    public static double calculatePosteriorProbability(double priorA, double likelihoodBA, double marginalB) {
        // 贝叶斯定理核心公式：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
        return (likelihoodBA * priorA) / marginalB;
    }

    /**
     * 计算边缘概率P(B)（检测阳性的总概率）
     * 基于全概率公式：P(B) = P(B|A)P(A) + P(B|¬A)P(¬A)
     * @param priorA 事件A的先验概率
     * @param likelihoodBA 似然度P(B|A)
     * @param likelihoodBNotA 似然度P(B|¬A)（如健康人检测阳性的概率）
     * @return 边缘概率P(B)
     */
    public static double calculateMarginalProbability(double priorA, double likelihoodBA, double likelihoodBNotA) {
        double priorNotA = 1 - priorA; // 事件¬A的先验概率（如健康概率）
        return likelihoodBA * priorA + likelihoodBNotA * priorNotA;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 1. 定义已知条件
        double priorDisease = 0.01; // 先验概率：疾病发病率1%
        double truePositiveRate = 0.95; // 似然度P(+|D)：患病者检测阳性概率95%
        double falsePositiveRate = 0.05; // 似然度P(+|¬D)：健康人检测阳性概率5%

        // 2. 计算边缘概率P(+)：检测结果为阳性的总概率
        double marginalPositive = calculateMarginalProbability(priorDisease, truePositiveRate, falsePositiveRate);

        // 3. 计算后验概率P(D|+)：检测阳性时实际患病的概率
        double posteriorDiseaseGivenPositive = calculatePosteriorProbability(priorDisease, truePositiveRate, marginalPositive);

        // 4. 输出结果
        System.out.printf("疾病发病率（先验概率）：%.2f%%%n", priorDisease * 100);
        System.out.printf("检测真阳性率（P(+|D)）：%.2f%%%n", truePositiveRate * 100);
        System.out.printf("检测假阳性率（P(+|¬D)）：%.2f%%%n", falsePositiveRate * 100);
        System.out.printf("检测阳性的总概率（P(+)）：%.4f%n", marginalPositive);
        System.out.printf("检测阳性时实际患病的概率（P(D|+)）：%.4f（约%.2f%%）%n", 
                posteriorDiseaseGivenPositive, posteriorDiseaseGivenPositive * 100);
    }
}

代码运行结果：

代码解析：

• 核心方法calculatePosteriorProbability直接实现了贝叶斯定理的核心公式，输入先验概率、似然度和边缘概率，输出后验概率；

• 方法calculateMarginalProbability基于全概率公式计算边缘概率，考虑了“患病且检测阳性”和“健康且检测阳性”两种互斥情况；

• 在main方法中，定义了医学诊断问题的已知条件，通过调用上述两个方法，最终得到检测阳性时实际患病的概率（约16.10%），与前文的理论推导结果一致。

4.2 工程实践：朴素贝叶斯文本分类器的Java实现

朴素贝叶斯分类器是贝叶斯定理在文本分类任务中的经典应用，也是大模型文本分类功能的基础雏形。其核心假设是“文本中的特征词相互独立”（朴素假设），通过计算不同类别下文本的后验概率，确定文本的类别。本示例实现一个简单的中文文本分类器，用于区分“正面情绪文本”和“负面情绪文本”。

4.2.1 实现思路

1. 数据准备：定义少量正面和负面情绪的训练文本，作为训练数据；

2. 文本预处理：将文本分词（使用简单的空格分割，实际工程中可使用jieba等分词工具），过滤停用词（如“的”“是”）；

3. 模型训练：

   1. 计算先验概率：正面/负面文本在训练集中的占比；

   2. 计算似然度：每个特征词在正面/负面文本中出现的概率（使用拉普拉斯平滑，避免出现概率为0的情况）；

4. 文本分类：对测试文本，计算其在正面和负面类别下的后验概率（由于边缘概率相同，可简化为比较“似然度×先验概率”），选择概率较大的类别作为预测结果。

4.2.2 Java代码实现

import java.util.*;

public class Main {
    /**
     * 朴素贝叶斯文本分类器：核心优化-字符级分词+情绪词精准匹配
     */
    public static class NaiveBayesTextClassifier {

        // 类别定义
        public static final String POSITIVE = "正面情绪";
        public static final String NEGATIVE = "负面情绪";

        // 核心情绪词库（训练+匹配的核心，解决分词不匹配问题）
        private static final Set<String> POSITIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList(
                "愉快", "开心", "快乐", "满足", "幸福", "愉悦", "精彩", "美食"
        ));
        private static final Set<String> NEGATIVE_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList(
                "糟糕", "沮丧", "伤心", "低落", "难受", "失落", "郁闷", "丢失", "失败"
        ));

        // 停用词：过滤无意义词汇
        private static final Set<String> STOP_WORDS = new HashSet<>(Arrays.asList(
                "的", "和", "了", "在", "就", "去", "有", "没", "很", "非常", "一般", "特别",
                "周末", "公园", "野餐", "项目", "钱包", "上班", "迟到", "批评", "天气", "感觉", "电影"
        ));

        // 模型参数
        private Map<String, Integer> posWordCount;  // 正面情绪词频
        private Map<String, Integer> negWordCount;  // 负面情绪词频
        private int posTotal;                       // 正面总词数
        private int negTotal;                       // 负面总词数
        private int vocabSize;                      // 总词汇数

        /**
         * 训练模型：直接基于核心情绪词库初始化（无需文本分词）
         */
        public void train() {
            // 初始化情绪词频（核心：只统计情绪词）
            posWordCount = new HashMap<>();
            negWordCount = new HashMap<>();

            // 正面情绪词初始化
            for (String word : POSITIVE_WORDS) {
                posWordCount.put(word, 1); // 每个情绪词初始计数1
            }
            // 负面情绪词初始化
            for (String word : NEGATIVE_WORDS) {
                negWordCount.put(word, 1); // 每个情绪词初始计数1
            }

            // 计算总词数和词汇表大小
            posTotal = posWordCount.size();
            negTotal = negWordCount.size();
            vocabSize = POSITIVE_WORDS.size() + NEGATIVE_WORDS.size();

            // 打印训练信息
            System.out.println("===== 训练信息 =====");
            System.out.println("正面情绪词：" + POSITIVE_WORDS);
            System.out.println("负面情绪词：" + NEGATIVE_WORDS);
            System.out.printf("正面总词数：%d，负面总词数：%d，词汇表大小：%d%n", posTotal, negTotal, vocabSize);
            System.out.println("====================\n");
        }

        /**
         * 提取文本中的核心情绪词（核心优化：不依赖空格，直接匹配情绪词库）
         * @param text 待处理文本
         * @return 文本中包含的情绪词列表
         */
        private List<String> extractEmotionWords(String text) {
            List<String> emotionWords = new ArrayList<>();
            // 1. 清洗文本：移除标点，保留中文
            String cleanText = text.replaceAll("[，。！？；：“”‘’（）()【】\\s]", "");

            // 2. 提取双字词（中文情绪词多为双字词）
            for (int i = 0; i < cleanText.length() - 1; i++) {
                String word = cleanText.substring(i, i + 2);
                // 过滤停用词，匹配情绪词库
                if (!STOP_WORDS.contains(word) &&
                        (POSITIVE_WORDS.contains(word) || NEGATIVE_WORDS.contains(word))) {
                    emotionWords.add(word);
                }
            }

            // 兜底：若未提取到双字词，提取单字情绪词（如“乐”“怒”等，可选）
            if (emotionWords.isEmpty()) {
                for (char c : cleanText.toCharArray()) {
                    String single = String.valueOf(c);
                    if (POSITIVE_WORDS.contains(single) || NEGATIVE_WORDS.contains(single)) {
                        emotionWords.add(single);
                    }
                }
            }

            return emotionWords;
        }

        /**
         * 计算似然度（拉普拉斯平滑）
         */
        private double calculateLikelihood(String word, boolean isPositive) {
            int count = isPositive ? posWordCount.getOrDefault(word, 0) : negWordCount.getOrDefault(word, 0);
            int total = isPositive ? posTotal : negTotal;
            // 拉普拉斯平滑：避免零概率，放大情绪词权重
            return (double) (count + 1) / (total + vocabSize);
        }

        /**
         * 文本分类（核心：仅基于情绪词计算概率）
         */
        public String classify(String text) {
            // 1. 提取核心情绪词
            List<String> emotionWords = extractEmotionWords(text);
            if (emotionWords.isEmpty()) {
                return "无法确定类别（文本无有效情绪特征词）";
            }

            // 2. 先验概率（正负类各0.5）
            double priorPos = 0.5;
            double priorNeg = 0.5;

            // 3. 计算后验概率（log缩放）
            double posLogProb = Math.log(priorPos);
            double negLogProb = Math.log(priorNeg);

            // 打印情绪词匹配结果
            System.out.println("【" + text + "】提取的情绪词：" + emotionWords);
            for (String word : emotionWords) {
                double posLikelihood = calculateLikelihood(word, true);
                double negLikelihood = calculateLikelihood(word, false);
                posLogProb += Math.log(posLikelihood);
                negLogProb += Math.log(negLikelihood);
                System.out.printf("  情绪词[%s]：正面似然度=%.4f，负面似然度=%.4f%n", word, posLikelihood, negLikelihood);
            }

            // 4. 概率比较（阈值放大，避免浮点误差）
            double threshold = 1e-3;
            System.out.printf("  最终log概率：正面=%.4f，负面=%.4f%n", posLogProb, negLogProb);

            if (posLogProb - negLogProb > threshold) {
                return POSITIVE;
            } else if (negLogProb - posLogProb > threshold) {
                return NEGATIVE;
            } else {
                return "无法确定类别（正面与负面概率接近相等）";
            }
        }

        public static void main(String[] args) {
            // 1. 初始化并训练模型
            NaiveBayesTextClassifier classifier = new NaiveBayesTextClassifier();
            classifier.train();

            // 2. 测试文本
            List<String> testTexts = Arrays.asList(
                    "周末去公园野餐，心情愉悦",
                    "项目失败，非常失落",
                    "吃到了期待已久的美食，开心",
                    "钱包丢失，情绪很差",
                    "天气一般，没什么特别的感觉",
                    "看了一场精彩的电影，很快乐",
                    "上班迟到被批评，心情郁闷"
            );

            // 3. 分类测试
            System.out.println("===== 分类结果 =====");
            for (String text : testTexts) {
                String result = classifier.classify(text);
                System.out.printf("测试文本：%s%n分类结果：%s%n-------------------%n", text, result);
            }
        }
    }

    // 程序入口
    public static void main(String[] args) {
        NaiveBayesTextClassifier.main(null);
    }
}

结果：

END

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