Weka Text Mining天真的贝叶斯

Question

我对Weka中的Textmining有疑问。所以我有4个不同的类别。我希望将数据分类为这些类别。另外，我希望可以预测数据是正/负还是中性。 所以这是我在使用任何过滤器之前的训练数据：

@relation QueryResult

@attribute class {Qualität,Bord,Kite,Harness}
@attribute text {evo,foil,end,fin,edg}

@data
Qualität,evo
Bord,foil
Kite,end
Harness,fin
Qualität,edg

这是我的Java代码：

 Instances train = new Instances(loadInstancesForWeka("root","",sqlCommand));
 train.setClassIndex(train.numAttributes() - 2);

 NominalToString filter1 = new NominalToString();
 filter1.setInputFormat(train);
 train = Filter.useFilter(train, filter1);


 //filter
 StringToWordVector filter = new StringToWordVector(); 
 filter.setInputFormat(train);
 train = Filter.useFilter(train, filter);

// test2 are the testing instances
     naive.buildClassifier(train);
     for (int i = 0; i < test2.numInstances(); i++) {
                double index = naive.classifyInstance(test2.instance(i));
    }

因此，到目前为止，我的数据分为Qualität，Bord，Kite和Harness四个类别。 现在如何使用朴素贝叶斯将它们也分为正面/负面/中性？