如果txt文本没有用t分隔标签与内容还能使用基于朴素贝叶斯的情感分类算法对txt文本的情绪评分进行分析并得到情感得分图吗？如果可以Python代码是什么

如果txt文本没有用\t分隔标签与内容，就需要使用其他方式对文本进行分词或词向量化来进行情感分类。可以使用Python中的NLTK或Scikit-learn库来进行文本预处理和情感分类。

以下是一个基于Scikit-learn库的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取txt文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 分离文本和标签
texts = []
labels = []
for line in lines:
    label, text = line.split(',', 1)
    labels.append(int(label))
    texts.append(text.strip())

# 使用CountVectorizer进行文本向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 使用MultinomialNB进行朴素贝叶斯分类
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

# 使用训练好的模型对新文本进行情感分类
new_text = ['这是一段积极的文本', '这是一段消极的文本']
new_X = vectorizer.transform(new_text)
new_labels = clf.predict(new_X)

# 输出预测结果
for i, text in enumerate(new_text):
    print(text, ':', 'positive' if new_labels[i] == 1 else 'negative')

# 绘制情感得分图
scores = np.array(clf.predict_proba(X))
plt.plot(scores[:, 1])
plt.show()

需要注意的是，由于没有标注数据集进行模型训练，因此上述代码仅为演示代码，实际效果需要根据数据集和模型参数进行调整