如果您有一个带有正标签的文本，并且您的模型认为它是正的，那么您的模型输出的正概率将是最大的。

如果您询问您的模型，您（您的模型）认为该文本样本属于哪个标签最有可能，您的模型的答案是输出中概率第二大的类，依此类推。

总之，您的模型将类别从最可能到不太可能对您的样本进行排序。所以概率的顺序取决于你的模型信念，这样最可能的类别将具有最大的概率，而最不可能的类别将具有最小的概率。

我的问题：假设我们在正标签中有一段文字。那么，我们是否必须按以下顺序排列这些概率： P(pos) > P(neu) > P(neg)

不完全是，这取决于你的模型信念，这取决于你的数据在表达积极、中立和消极的想法方面有多好。但通常在使用逻辑回归对正、中、负三类进行分类时，人们会在概率范围内设置正、中、负的阈值，例如：>0.7为正，在[0.4,0.7]中为中性，剩余为负。通过这样做，我们隐含地假设概率确实像你所说的那样有序。这是因为我们假设正面、中性和负面之间存在顺序，因此中性介于正面和负面之间。但是如果我们正在处理另一个问题，例如分类狗、猫和拳头，那么我认为我们不能假设顺序。

当我们按此顺序排列它们时，这意味着什么： P(pos) > P(neg) > P(neu)

这意味着该模型认为您的样本中最有可能的类别是正面的，第二大可能是负面的，最不可能的是中性的。

我们能从中得出什么结论吗？例如，我们可以像以前一样自信地说标签是正面的吗？

在我看来，模型对它的答案很有信心，如果我们选择相信它，那么我们可以自信地说样本的类别和以前一样是正面的。