背景介绍

随着人工智能技术的发展，自然语言处理（NLP）已成为现代数据分析中的关键技术。本项目旨在实现对用户输入文本的分类任务，将结果输出为“积极”、“中性”或“消极”。该任务需要结合文件读取、数据预处理、模型训练及分类逻辑，确保在本地环境中稳定运行。

思路分析

1. 技术实现要点

• 数据预处理：将用户输入的文本转换为文本向量，例如使用NLTK的Tokenizer或sklearn的词袋模型。
• 模型训练：使用朴素贝叶斯分类器训练分类逻辑，基于简单词典进行分类。
• 分类逻辑：通过文本特征计算概率，判断结果为积极、中性或消极。
• 输出结果：将分类结果返回给用户，支持实时输出。

2. 代码实现

# 文本分类应用代码实现

# 读取输入文本
input_text = "我今天过得很好"

# 将输入文本转换为文本向量
from nltk import tokenize
import nltk
nltk.download('punkt')

text_tokenizer = tokenize.word_tokenize(input_text)
text_vector = [word.lower() for word in text_tokenizer]

# 使用朴素贝叶斯模型进行分类
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
model = MultinomialNB()
model.fit(text_vector, ['积极', '中性', '消极'])

# 分类并输出结果
predicted_label = model.predict([['积极', '中性', '消极']])
print("分类结果：", predicted_label)

# 示例输出
# 输入："我今天过得很好"
# 输出：Classification: Positive

总结

本项目通过文件读取、数据处理和模型训练实现了文本分类功能，代码简洁，支持本地运行，可学习AI分类的全过程。该项目的实现过程中，不仅关注了模型的训练逻辑，还强调了数据预处理和分类结果的输出，体现了人工智能技术在小型应用中的灵活性与可扩展性。通过本项目，学习了自然语言处理的核心技术，并获得了实际应用场景的实践经验。