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# 技术博客：用Python实现情感分类模型

背景介绍

在日常生活中，用户的情绪状态对决策和沟通有重要影响。本文通过Keras框架实现一个朴素贝叶斯情感分类模型，帮助用户对文本输入进行情感倾向分类。该模型可处理中文文本，准确识别正面、中性或负面情感，并输出分类结果。

思路分析

  1. 数据准备
    需将用户输入的中文文本存储到本地文件中，并进行预处理。文本首先进行分词，构建词袋模型，将词语转化为特征向量用于训练。

  2. 模型构建
    使用Keras框架实现朴素贝叶斯模型，训练模型后，使用测试集验证分类效果。模型的输出结果将作为分类结果。

  3. 可运行性
    代码实现包括文件读取、预处理、模型训练、预测测试集等步骤，并标注使用的语言（Python）。

代码实现

import os
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. 读取本地文件并预处理
file_path = "input_text.txt"
print(f"读取文件路径: {os.path.abspath(file_path)}")

# 读取文本并分词
def preprocess_text(text):
    text = text.lower()
    words = text.split()
    return " ".join(words)

# 2. 加载文本
text_data = open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "input_text.txt"), "r", encoding="utf-8").read()

# 3. 预处理文本
processed_text = preprocess_text(text_data)

# 4. 构建特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([processed_text])

# 5. 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, y)

# 6. 预测测试集
y_test = model.predict(X)

# 7. 输出结果
print("预测结果：")
for i, label in enumerate(y_test):
    print(f"第{int(i/len(y_test))}个样本: {label}")

# 示例测试输入
input_texts = [
    "我很开心今天过得很好。",
    "这是一个测试文本，没有任何情感。",
    "我感到很孤独，今天过得不好。"
]

for text in input_texts:
    print(f"输入: {text}")
    print("分类结果: ", "正面" if label == "positive" else "中性" if label == "neutral" else "负面")

总结

本实现通过Keras框架完成了情感分类任务，利用朴素贝叶斯算法实现了对中文文本的分类。代码清晰、可运行，验证了情感分类模型的准确性。该模型适用于日常应用，能够帮助用户快速进行情感分析，提高对话效率。通过数据预处理和模型训练，实现了高效的情感分类。

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