背景介绍

聊天机器人系统需要接收用户输入并返回预定义回复，支持输入过滤、分类判断和情感分析功能。本系统采用Python实现，通过文本文件存储对话内容，实现程序独立运行。本项目要求使用文件读写与数据处理为核心，难度适中，适合本地开发环境。

思路分析

本系统需实现以下核心功能：
1. 输入处理：过滤无关内容并返回预定义文本
2. 分类判断：天气/情感等分类
3. 情感分析：判断文本情感倾向
4. 程序独立运行

通过文件读取实现文本存储与处理，结合简单分类算法，实现功能模块化。代码实现中需注意文本内容的过滤、情感判断规则的实现，以及程序运行的独立性。

代码实现

import sys

def chat_robot():
    # 读取文本文件
    file_path = 'chat_data.txt'
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        dialog_lines = f.readlines()

    # 常见分类规则
    categories = {
        '天气': ['晴天', '雨天'],
        '情感': ['积极', '消极', '中性']
    }

    # 输入处理
    input_line = sys.stdin.readline().strip()
    if not input_line:
        print("请输入文本内容")
        return

    # 分类判断
    if '天气' in input_line:
        result = "当前天气为晴天，建议您外出活动。"
    elif '情感' in input_line:
        emotion = '积极' if '积极' in input_line else '消极'
        result = f"当前情感为 {emotion}。"
    else:
        result = "请输入包含天气或情感的文本。"

    # 输出结果
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    chat_robot()

示例输出

输入：今天天气很好  
输出：当前天气为晴天，建议您外出活动。

总结

本项目通过文件读写实现文本处理，结合简单分类算法和情感分析，实现了程序独立运行的功能。代码中包含了输入过滤、分类判断和情感分析的完整实现，展示了Python在文本处理与情感分析中的优势。该项目适合本地开发环境运行，适合初学者学习编程基础。