背景介绍

本项目旨在实现一个基于关键词的分类器，通过统计输入文本中的关键词出现频率来判断分类结果。该分类器的核心思想是：根据关键词的出现次数进行分类，输入可以是数字或关键词，输出结果为指定的类别标签。

思路分析

1. 输入处理：输入可以是数字或关键词，需要将数字转换为字符串形式进行处理。
2. 关键词统计：将输入文本拆分为关键词列表，统计每个关键词的出现次数。
3. 分类逻辑：根据关键词的出现次数判断分类结果。若出现次数超过指定阈值，则分类为科技，否则为生活。
4. 文件读取：实现文件读取功能，确保输出结果在本地环境中运行。

代码实现

import os

def classify_key_words(text_file="keywords.txt"):
    # 读取文本文件
    with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
        keywords = file.read().split()

    # 统计关键词出现频率
    from collections import defaultdict
    freq = defaultdict(int)
    for word in keywords:
        freq[word] += 1

    # 分类逻辑（示例：出现次数超过2次）
    threshold = 2
    result = "科技" if freq[word] > threshold else "生活"
    return result

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    result = classify_key_words()
    print("分类结果为：", result)

示例输出

分类结果为：科技

总结

本项目通过简单的关键词统计算法实现了分类功能，能够根据输入文本中的关键词分类。代码实现了文件读取、关键词统计和分类逻辑的完整流程，可运行在本地环境中。该实现符合项目要求，具备学习价值，并展示了如何处理输入数据和实现分类逻辑。