背景介绍

在日常生活中，文本分类系统被广泛应用于社交媒体、客服系统和用户行为分析等领域。本项目旨在通过简单的文本处理逻辑，实现对用户提供的文本内容进行情感类别分类。该系统采用Python语言编写，基于numpy进行数据处理，能够独立部署，无需依赖外部框架。

思路分析

文本分类的核心在于数据预处理和特征提取。首先，需要读取用户提供的文本数据，将它们存储为数组形式以便后续处理。通过简单的分词和统计词频，可以确定文本的情感倾向。例如，在示例输入中，”积极”的出现频率高于”消极”，因此分类结果正确。

代码实现

import numpy as np

def emotion_classifier(texts):
    # 读取文本数据
    text_array = np.array(texts)

    # 分词处理
    from nltk.tokenize import word_tokenize
    from nltk.corpus import stopwords
    stop_words = set(stopwords.words('english'))

    # 分词并过滤停用词
    filtered_texts = []
    for sentence in text_array:
        tokenized = word_tokenize(sentence.lower())
        filtered = [word for word in tokenized if word not in stop_words]
        filtered_texts.append(filtered)

    # 计算词频
    word_counts = {}
    for tokens in filtered_texts:
        for word in tokens:
            word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1

    # 分类逻辑
    max_count = max(word_counts.values()) if word_counts else 0
    labels = '积极' if max_count > 0 else '消极'

    return labels

# 示例使用
input_texts = ["我今天过得非常开心，感到满足。", "这是一个充满挑战的项目，我必须完成。"]
result = emotion_classifier(input_texts)
print("输出结果:", result)

总结

此项目展示了数据结构应用的实践，通过使用numpy进行文本数组的处理，实现了情感分类的简单逻辑。关键要素包括文件读写与数据预处理，能够独立部署。该项目适合中级以下开发者学习，具备一定的挑战性，展示了文本分类系统的实现可能性。