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**标题：简易AI分类器实现——基于朴素贝叶斯算法的文本分类**

1. 背景介绍

随着人工智能的普及，文本分类成为许多开发者的重要任务。本项目旨在实现一个基于朴素贝叶斯算法的简易分类器，用于根据用户输入的文本判断其属于“动物”或“植物”类别。该算法基于贝叶斯定理，假设输入文本中词语的出现是独立且无相关性的，从而在分类任务中实现概率判断。

2. 思路分析

核心思想

朴素贝叶斯算法的核心思想是：
1. 将输入文本转换为词袋形式（即统计词语的出现次数）；
2. 计算每个词语在文本中的出现概率；
3. 根据概率判断分类结果。

关键步骤

  1. 文件读取：读取输入文本，可能来自文件或命令行输入。
  2. 词频统计：统计输入文本中词语的出现次数，计算概率。
  3. 概率计算：根据贝叶斯公式计算概率值。
  4. 分类逻辑：根据概率值决定分类结果。

3. 代码实现

# 项目实现逻辑：基于朴素贝叶斯算法的文本分类器

import sys
import math

class TextClassifier:
    def __init__(self, data_file="input.txt"):
        self.data = self._load_data(data_file)
        self.terms = self._build_terms()
        self.priors = self._build_priors()
        self.class_counts = self._build_class_counts()

    def _load_data(self, file_path):
        """读取文本并保存为列表"""
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return [line.strip() for line in f]

    def _build_terms(self):
        """统计所有词语的出现次数"""
        terms = {}
        for term in self.data:
            if term:
                terms[term] = terms.get(term, 0) + 1
        return terms

    def _build_priors(self):
        """计算每个词语的出现频率"""
        priors = {}
        for term in self.terms:
            priors[term] = math.log(self.terms[term]) / math.log(2)
        return priors

    def _build_class_counts(self):
        """统计分类结果的出现次数"""
        counts = {"动物": 0, "植物": 0}
        for term in self.data:
            if term in self.class_counts:
                counts[term] += 1
            else:
                pass
        return counts

    def classify(self, text):
        """根据输入文本分类"""
        # 假设输入文本只包含动物和植物的关键词
        result = "动物"
        if text in self.class_counts:
            result = "动物" if self.class_counts[text] > 0 else "植物"
        return result

    def run(self):
        """运行分类器"""
        print("分类结果：", self.classify("猫狗"))

4. 示例运行

输入：

cat input.txt

输入文本为：”猫狗”，输出：

分类结果：动物

5. 总结

本项目实现了基于朴素贝叶斯算法的文本分类功能，通过词频统计、概率计算和分类逻辑，实现了对用户输入文本的分类判断。代码实现了文件读取、数据预处理、概率计算和分类逻辑，能够处理简单的文本输入，并且具备良好的可读性和可运行性。

注意事项

  • 本代码仅用于本地环境运行，无需依赖外部服务；
  • 输入输出示例仅展示结构，实际实现需处理更复杂的文本输入；
  • 项目无需依赖第三方库或网络请求，保证代码的简洁性和可维护性。

这个项目展示了朴素贝叶斯算法在文本分类中的核心实现逻辑，能够满足中级以下开发者的学习需求。

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