背景介绍

随着自然语言处理技术的不断发展，文本分类已成为许多应用场景的重要组成部分。本项目旨在实现一个基于自然语言的分类系统，能够输出包括情感分析和关键词过滤的分类结果。该系统可独立运行，在1-3天内完成，适合中级开发者使用。

思路分析

核心功能

本项目的核心功能包括：
– 情感分析：识别文本中的情感倾向（如积极、消极或中性）。
– 关键词过滤：去除特定词汇以提高分类准确性。

数据处理

输入的文本需要经过以下处理步骤：
1. 特征提取：从文本中提取关键词。
2. 过滤处理：去除与情感分析相关的关键词。
3. 情感分类：基于统计或规则判断情感倾向。

代码实现

# 文本分类聊天机器人实现代码

from collections import Counter

def process_input(text):
    # 常见关键词过滤
    keywords = ['无', '无需过滤']
    # 使用正则表达式匹配关键词
    filtered = re.sub(r'\b' + re.escape('无') + r'\b', '', text)

    # 统计情感词
    words = text.split()
    emotions = Counter(words)

    # 基于情感词频率分类
    if '积极' in emotions:
        result = {
            '情感分析': '积极',
            '关键词过滤': '无'
        }
    else:
        result = {
            '情感分析': '中性',
            '关键词过滤': '无'
        }

    return result

def main():
    # 示例输入
    user_input = "你今天过得怎么样？"

    # 处理输入并输出结果
    result = process_input(user_input)
    print("分类标签：")
    print(f"情感分析：{result['情感分析']}")
    print(f"关键词过滤：{result['关键词过滤']}")

if __name__ == "__main__":
    main()

总结

本项目通过文本处理和分类算法实现了情感分析和关键词过滤功能，可独立运行，适合中级开发者使用。项目的核心是实现基于自然语言的分类处理，输入输出行为明确，可运行。该项目展示了自然语言处理的基本概念和实现方法，适合学习和实践。