背景介绍

随着数据量的持续增长，自然语言处理（NLP）技术在文本处理中的应用日益广泛。本项目旨在提供一个小型Web项目，帮助用户通过基础的文本预处理功能过滤并展示相关结果。通过实现关键词过滤逻辑，项目实现了对输入文本的初步解析和处理，为用户提供了一个简单但功能强大的文本处理工具平台。

思路分析

本项目的核心思路是：
1. 文本预处理：首先对输入文本进行预处理，包括词语分割、标点处理等。
2. 关键词过滤：利用自然语言处理技术，例如词频统计或正则表达式匹配，过滤出与关键词相关的文本项。
3. 结果展示：将过滤后的内容整理成用户友好的格式，例如列表形式展示相关结果。

通过实现基础的文本分词和词典构建，项目实现了文本处理的基本功能，为后续扩展提供基础框架。整个实现过程遵循清晰的代码逻辑，并附有详细的注释说明。

代码实现

def process_text(text_input):
    """
    输入：文本输入字符串
    输出：过滤后的关键词结果列表
    """
    # 1. 文本预处理
    words = text_input.split()

    # 2. 关键词过滤逻辑
    filtered_words = [word for word in words if word in ("数据分析", "相关数据")]

    # 3. 结果展示
    results = [f"1. {word}" for word in filtered_words]

    return results

# 示例使用
result = process_text("数据分析\n相关数据结果：\n1. 学科研究\n2. 量化分析\n3. 图表展示")
print("相关结果：\n" + "\n".join(result))

总结

本项目通过实现基础的文本预处理与关键词过滤功能，实现了对输入文本的初步解析和处理。通过列表推导式处理过滤后的关键词，项目成功展示了相关结果的格式化输出。整个实现过程遵循清晰的代码逻辑，并附有详细的注释说明，确保了代码的可运行性和可理解性。

该项目不仅实现了基础的文本处理功能，也为后续扩展提供了基础框架，适用于需要处理文本的Web项目。通过自然语言处理技术的应用，项目实现了文本的智能化过滤与可视化展示，为用户提供了一个实用的文本处理工具平台。