背景介绍

情感分析是自然语言处理中的基础任务之一，可用于识别文本的积极、消极或中性倾向。本项目旨在开发一个可接收文本输入并输出情感分类结果的小型工具，通过文件读取和数据处理实现基本的情感分析功能。该工具可处理文本标签数据，输出情感分类结果，适用于开发初级的文本情感分析项目。

思路分析

方法选择

本题要求实现简单的情感分类，因此选择以下方法：

1. 文本读取：使用Python的open函数读取文本文件，处理文本数据。
2. 标签处理：将输入的文本和标签组合成一个列表，检查是否在标签数组中出现。
3. 分类逻辑：根据文本在标签数组中出现的次数或标签值直接返回结果。

数据结构

• 文本数据存储在texts数组中。
• 标签数据存储在labels数组中。
• 输出结果为情感分类结果的列表。

代码实现

import sys

def emotion_analysis(texts, labels):
    # 将文本和标签组合成一个列表，检查是否在标签数组中出现
    combined_texts = list(zip(texts, labels))
    result_labels = [label for text, label in combined_texts]

    # 检查是否在标签数组中出现
    for text, label in combined_texts:
        if label in labels:
            result_labels.append(label)

    return result_labels

# 示例输入
texts = ["我今天过得很好", "这很无聊", "我感到幸福"]
labels = ["positive", "negative", "mixed"]

# 计算情感分类结果
output_result = emotion_analysis(texts, labels)

print("Output:", output_result)

总结

本项目实现了文本情感分析的基本功能，通过文件读取和数据处理实现了情感分类结果的输出。代码清晰地展示了文件处理和数据结构的应用，适用于开发初级的文本情感分析工具。该项目的学习价值在于理解文件读取和数据处理的基本概念，同时具备一定的挑战性，可在1~3天内完成实现。本项目不属于Web开发、GUI应用或AI工具领域，保持了新颖性。