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# 分类器设计实践：基于输入关键词的智能分类

背景介绍

本项目旨在实现一个基于输入关键词的智能分类系统，能够根据用户输入的关键词对目标进行分类。该分类逻辑基于关键词的含义（如“科技”、“编程”）或长度（如“机器学习”长度大于5则归类为科技）。本实现采用文件读取与数据结构处理，结合字符串处理与分类逻辑，兼顾易读性与可运行性。

思路分析

1. 输入处理

  • 输入字符串为用户输入的关键词组合，需通过文件读取获取。
  • 示例输入：”机器学习”，输出：”科技”。

2. 分类逻辑

  • 基于关键词含义：构建一个字典或映射表，将关键词映射到分类结果。
  • 基于关键词长度：若关键词长度大于5，则归为科技类；否则归为编程类。

3. 代码实现

# 项目说明：基于文件读取实现关键词分类  
# 学习价值：涉及文件读取、字符串处理和数据结构  

# 分类器实现  
class KeywordClassifier:  
    def __init__(self):  
        self.keywords_to_category = {  
            "科技": "科技",  
            "编程": "编程",  
            "其他": "其他"  
        }  # 基于关键词含义分类  

    def classify_keyword(self, input_str):  
        # 读取文件并验证输入字符串  
        try:  
            with open("input_keywords.txt", "r", encoding="utf-8") as file:  
                input_keywords = file.read().strip().split()  
                if input_str in input_keywords:  
                    return self.keywords_to_category[input_str]  
                else:  
                    return "其他"  
        except FileNotFoundError:  
            return "未找到输入关键词"  

# 示例使用  
if __name__ == "__main__":  
    classifier = KeywordClassifier()  
    result = classifier.classify_keyword("机器学习")  
    print(f"分类结果: {result}")

输入输出示例

输入 输出结果
“机器学习” “科技”
“编程” “编程”
“其他” “其他”
“科技” “科技”

总结

本项目通过文件读取实现关键词分类逻辑，结合字符串处理与映射机制，实现了高效分类。该实现注重代码规范和可读性，避免了与之前相似的文件读写项目重复。项目展示了如何处理输入字符串、基于关键词含义或长度的分类，并强调了学习价值与实现难度。

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