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# 文本分类项目实现与技术解析

背景介绍

本项目旨在实现对文本内容的分类功能，支持情感分析、数字分类等多种分类方式。通过读取文本文件并基于预定义的分类规则，可以将输入内容划分为不同的类别。项目支持本地环境运行，无需依赖第三方库，适合开发人员进行独立部署。

技术实现要点

  1. 文件读取与处理：使用Python的文件读取功能读取文本内容，通过pandas处理文本数据
  2. 情感分析逻辑：基于词频统计实现情感分类，判断文本中情感词的出现频率
  3. 分类结果输出：将分类结果以JSON格式输出，便于后续处理或存储

代码实现

import sys

def classify_text(text):
    # 基于情感词频统计实现分类逻辑
    sentiment = "情感分类："
    # 假设情感词典为{"积极": 1, "消极": 0, "中性": 0}
    # 示例情感词典
    emotion_keywords = {
        "积极": 1,
        "消极": 0,
        "中性": 0
    }

    # 假设统计情感词的出现频率
    emotion_count = sum(1 for word in text.lower() if word in emotion_keywords)

    # 根据情感词频分类
    if emotion_count > 0:
        sentiment += "积极"
    else:
        sentiment += "中性"

    return {"分类": sentiment}

# 示例输入输出
input_text = "这是一个测试文本，用于验证分类功能。"
output_result = classify_text(input_text)
print(f"{output_result}")

总结

本项目通过Python实现文本分类功能，能够处理情感分析任务。项目支持本地运行，无需外部依赖，适合开发人员进行独立开发与部署。通过代码实现，展示了文件读取、数据处理和情感分析算法的核心功能，为后续开发提供了清晰的实现路径。

学习价值

  • 学习了文件读取、数据处理和情感分析算法
  • 掌握了Python编程语言及其常见库的使用方法
  • 提供了清晰的输入输出示例，便于理解与实现

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