Tengo este pequeño trozo de código que encontréaquí:

import nltk.classify.util
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.corpus import stopwords

def word_feats(words):
    return dict([(word, True) for word in words])

negids = movie_reviews.fileids('neg')
posids = movie_reviews.fileids('pos')

negfeats = [(word_feats(movie_reviews.words(fileids=[f])), 'neg') for f in negids]
posfeats = [(word_feats(movie_reviews.words(fileids=[f])), 'pos') for f in posids]

negcutoff = len(negfeats)*3/4
poscutoff = len(posfeats)*3/4

trainfeats = negfeats[:negcutoff] + posfeats[:poscutoff]
testfeats = negfeats[negcutoff:] + posfeats[poscutoff:]
print 'train on %d instances, test on %d instances' % (len(trainfeats), len(testfeats))

classifier = NaiveBayesClassifier.train(trainfeats)
print 'accuracy:', nltk.classify.util.accuracy(classifier, testfeats)
classifier.show_most_informative_features()

Pero, ¿cómo puedo clasificar una palabra aleatoria que podría estar en el corpus?

classifier.classify('magnificent')

No funciona ¿Necesita algún tipo de objeto?

Muchas gracias.

EDITAR: Gracias a los comentarios de @unutbu y algo de excavaciónaquí y leyendo los comentarios en la publicación original, los siguientes resultados 'pos' o 'neg' para este código (este es un 'pos')

print(classifier.classify(word_feats(['magnificent'])))

y esto da lugar a la evaluación de la palabra para 'pos' o 'neg'

print(classifier.prob_classify(word_feats(['magnificent'])).prob('neg'))