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# 文本分类小程序实现与可视化效果分析

背景介绍

文本分类是自然语言处理中的经典任务，旨在根据文本内容归类为正面/中性/负面标签。本项目采用Python语言实现，通过线性分类算法（如SVM）处理用户评论文本，训练模型后输出分类结果并展示准确率，同时支持可视化分析。

思路分析

  1. 数据处理：将输入文本数据（如用户评论）读取并存储，构建词袋模型进行特征提取。
  2. 分类算法：采用线性支持向量机（SVM）实现分类，通过训练模型预测文本标签。
  3. 准确率可视化：使用Matplotlib绘制条形图展示分类结果的准确率，直观反映模型性能。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据示例
texts = ["用户评论1", "用户评论2", "用户评论3"]
labels = ["正面", "中性", "负面"]

# 数据处理
texts = [line.strip() for line in open('input.txt', 'r').readlines()]
labels = [label.strip() for label in labels]

# 构建词袋模型
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

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

# 训练模型
svms = svmlib.train(X, labels)

# 预测标签
y_pred = svms.predict(X)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_pred, labels)

# 可视化准确率
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(acc, labels, color='blue')
plt.title('分类准确率')
plt.xlabel('分类结果')
plt.ylabel('准确率')
plt.show()

# 输出结果
print("分类结果为:", labels[y_pred.argmax()])
print("分类准确率：", acc)

可视化图表

分类准确率

  • 数据处理：将输入文本数据读取并存储为词袋模型。
  • 分类算法：使用线性支持向量机模型进行分类，预测结果。
  • 准确率可视化：通过条形图展示分类结果的准确率，直观反映模型性能。

总结

本项目通过线性分类算法实现用户评论分类，展示分类结果并计算准确率，同时支持可视化分析。项目要求简单，适合初学者学习线性模型的应用，整体难度在1~3天实现范围内。

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