背景介绍

在自然语言处理领域，文本分类是实现智能推荐、情感分析等业务功能的核心任务之一。本项目实现一个基于朴素贝叶斯算法的文本分类器，能够根据输入文本内容自动分类为“动物”“植物”等标签。该算法基于概率模型，通过特征向量统计实现分类，具备良好的泛化能力。

思路分析

1. 数据预处理：将文本拆分为词袋形式，去除停用词，构建特征向量
2. 模型训练：使用朴素贝叶斯算法进行训练，通过逻辑回归（logistic regression）实现分类
3. 结果输出：输出分类结果，验证模型的准确性

代码实现

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 本地环境运行示例
# 假设输入数据为DataFrame，包含"category"列
# 可将文本内容转换为向量形式并训练模型

# 示例输入数据
texts = [
    "苹果",
    "香蕉",
    "草莓"
]

# 训练模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, y)

# 预测新文本
new_text = "猫"
new_category = model.predict(vectorizer.transform([new_text]))[0]

# 输出结果
print("分类结果：", new_category)

总结与创新点

本项目通过本地实现文本分类算法，展示了数据处理与特征工程的应用。代码中使用了pandas处理文本，并通过CountVectorizer实现向量转换，展示了朴素贝叶斯算法在文本分类中的核心实现。该实现过程既满足了项目要求，又具备学习价值，避免了对复杂框架的依赖。