我倾向于NLP，并且注意到基于Naive Bayes的TextBlob分类（textblob是在NLTK之上构建的）https://textblob.readthedocs.io/en/dev/classifiers.html在训练数据为句子列表时可以很好地工作，而当训练数据是单独的时根本不起作用个单词（每个单词和指定的分类）。
为什么？
答案 0 :(得分：1)
因为训练数据中没有单词。
通常应选择具有相同分布的训练和评估/测试数据。偏差或偏斜通常是有问题的。在极少数情况下，您可以训练模型做一件事情，然后使用它做其他事情。
在您的情况下，模型可能会将权重分布在句子中的单词上。因此，当您选择一个单词时，您只会得到一小部分表示的权重。
要使其正常工作，您应该在训练数据中添加单个单词示例。