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# 简单AI模型训练示例：基于Python的自然语言处理

背景介绍

AI模型训练是实现自然语言处理的基础。本示例通过Python实现朴素贝叶斯模型，用户只需输入文本，系统根据预设规则输出分类结果，并记录训练结果。整个过程涵盖数据处理、分类算法实现和结果输出，重点展示文件读写、数据结构（列表/字典）和算法（分类逻辑）的实践。

思路分析

  1. 数据准备
    用户输入文本与预设分类标签（如”苹果”、”香蕉”）组成训练数据集。

    • 示例数据：texts = ["苹果", "香蕉", "葡萄"]，labels = ["fruit", "fruit", "fruit"]
  2. 模型实现
    使用sklearn库中的朴素贝叶斯算法训练模型。

    • 训练过程：将文本与标签放入训练集，使用模型预测输入文本。
    • 输出结果：显示分类结果和训练成功率（如"分类成功：80%"）
  3. 运行说明
    • 使用sys.stdin.readline()读取用户输入。
    • 构建训练数据并存储于字典结构中。

代码实现

import sys
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 1. 读取用户输入数据
texts = sys.stdin.readline().strip()
texts = texts.split()

# 2. 构建训练数据与标签
training_data = {
    'texts': texts,
    'labels': ['fruit', 'fruit', 'fruit']
}

# 3. 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(training_data['texts'], training_data['labels'])

# 4. 预测并输出结果
prediction_result = model.predict(texts)
train_result = f"分类成功：{model.score(training_data['texts'], training_data['labels']):.2f}%"

# 5. 输出结果
print("分类结果：", prediction_result)
print("训练结果：", train_result)

总结

本示例通过Python实现自然语言处理任务，重点突出以下技术点：
– 数据结构（列表/字典）的使用
– 分类算法（朴素贝叶斯）的实现
– 文件读写与数据处理的实践

该示例在1~3天内可实现，适合初学者理解AI模型训练的基本流程。

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