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# 小型自然语言理解项目 – 情绪分类器开发

一、项目背景

本项目旨在实现一个小型自然语言理解系统，用于标注用户输入文本中的情感情绪状态。通过分词与情感分析算法，输出结果为“积极/中性/消极”分类。系统支持本地运行，无需依赖框架或外部服务，可直接使用代码实现。

二、思路分析

  1. 输入处理
    • 读取用户输入的中文文本，存储为文件或变量，支持文件读写操作。
    • 使用文件路径参数或命令行参数处理输入，支持多文件或单文件输入。
  2. 情感分析
    • 基于简单情感词典进行分类：
      • 需先构建情感词典，包含情感词（如“高兴”、“悲伤”）和情感强度值（如0.5）。
      • 使用分词技术将输入文本拆分为词块，判断是否包含情感词。
  3. 输出结果
    • 输出结果为“积极/中性/消极”，简洁说明分类依据。

三、代码实现

1. 读取输入文本

# 读取原始文本
import sys

# 示例输入
input_text = "我很开心，今天天气很好。"

# 读取并保存输入文件
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    input_text = f.read()

2. 分词处理

from collections import Counter

def tokenize(text):
    words = text.split()
    return [word.lower() for word in words if word.isalpha()]

3. 情感分析逻辑

# 基于情感词典的分类（示例情感词典）
emotion_words = {
    "高兴": 1,
    "悲伤": -1,
    "开心": 1,
    "难过": -1
}

def classify_emotion(tokens, emotion_words):
    sentiment = 0
    for token in tokens:
        sentiment += emotion_words.get(token, 0)
    return sentiment

4. 输出结果

# 分类结果
sentiment = classify_emotion(tokenize(input_text), emotion_words)
result = f"情绪分类结果：{sentiment}（{['积极', '中性', '消极'][sentiment] if sentiment != 0 else '无情绪'}）"

print(result)

四、总结

本项目的核心技术点包括：
– 文件读写与数据处理：通过文件路径读取输入文件，实现数据处理。
– 常见数据结构与算法应用：使用分词和情感词典实现情感分析。
– 简洁输出说明：输出结果包含分类依据，便于用户直接使用。

本项目可实现于1-3天内，适用于本地开发环境，支持多文件输入，无需依赖框架或外部服务。

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