本文深度剖析了一個完全基于C++11標準庫實現的貝葉斯情感分析系統。該系統采用模塊化設計，實現了從文本預處理、特征提取到樸素貝葉斯分類的完整機器學習流水線。

1. 系統架構概覽

1.1 技術棧選擇與設計哲學

該系統完全采用C++11標準庫實現，無任何外部依賴，體現了"純粹性"和"可移植性"的設計哲學。這種設計選擇在現代C++項目中具有以下優勢：

• 零依賴部署：避免了復雜的依賴管理問題
• 高性能：直接使用C++底層數據結構，避免了高級語言的性能開銷
• 可控性：所有算法細節完全可控，便于優化和調試
• 教育價值：展示了機器學習算法的本質實現

1.2 模塊化架構設計

系統采用經典的分層架構模式，各模塊職責清晰：

├── core/           # 核心算法模塊
│   ├── types.*     # 基礎數據類型定義
│   ├── text_processor.*     # 文本預處理
│   ├── feature_extractor.*  # 特征提取
│   └── naive_bayes_classifier.*  # 樸素貝葉斯分類器
├── data/           # 數據管理模塊
│   └── data_manager.*
├── evaluation/     # 性能評估模塊