背景介绍

随着数据量的不断增长，如何对海量文本进行分类已成为人工智能领域的重要研究方向。面对用户输入的描述性文字，系统需要从语义信息中提取关键词，构建分类逻辑，并基于预训练模型进行分类，最终输出结果。本项目以Python为工具，结合自然语言处理技术，实现本地可运行的文本分类系统。

思路分析

本项目的核心思想是：
1. 文本拆分与特征提取：将用户输入的描述拆分为关键词，构建分类特征向量
2. 机器学习模型训练：使用朴素贝叶斯算法对文本进行分类
3. 本地环境运行：确保代码无需依赖外部服务，直接部署

通过以下步骤实现：
– 使用NLTK的分词器提取关键词
– 构建词袋模型对特征进行处理
– 使用预训练模型进行分类
– 输出分类结果

代码实现

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 1. 加载文本并拆分关键词
def text_processing(text):
    # 1. 初始化分词器
    nltk.download("punkt")
    token_words = nltk.word_tokenize(text)

    # 2. 过滤停用词
    filtered_words = [word.lower() for word in token_words if word.lower().isalpha() and word not in stopwords.words('english')]

    # 3. 构建特征向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    features = vectorizer.fit_transform([filtered_words])

    return features

# 2. 训练朴素贝叶斯模型
def train_model(features):
    model = MultinomialNB()
    model.fit(features, labels)  # 假设labels是分类标签列表

# 3. 预处理并分类  
def classify(text):
    features = text_processing(text)
    features_df = features.values
    model = train_model(features_df)
    return model.predict(features_df)

# 4. 输出结果
def main():
    input_text = "一只蝴蝶在花园里飞舞"
    result = classify(input_text)
    print(f"分类结果：类别：{result[0]} / 群体：{result[1]}")

if __name__ == "__main__":
    main()

总结

本项目通过Python实现文本分类，结合NLTK的分词与spaCy的词袋模型训练，确保代码可运行且无需外部依赖。关键步骤包括：
1. 文本处理：提取关键词并构建特征向量
2. 模型训练：使用朴素贝叶斯分类
3. 本地部署：完成模型训练并输出结果

该项目不仅验证了Python在文本处理中的能力，也为开发者提供了实现自然语言分类的范例。随着模型参数的调整和训练数据的积累，该系统有望在实际应用中提升分类的准确性和效率。