背景介绍

本项目旨在实现一个简单的情绪分类小游戏，帮助用户输入一句话，系统根据关键词分类为四个情绪：愤怒、悲伤、快乐或惊讶。项目可独立实现，无需依赖第三方库，主要依赖Python语言的文件读写和字符串处理能力。该项目的核心在于实现情感关键词的识别与分类。

思路分析

1. 数据处理与文件读写：我们使用Python的open()函数读取输入文件，split()方法按空格拆分输入文本。例如，输入”今天天气很好，我非常开心”时，拆分成[“今天”, “天气”, “很好”, “我”, “非常”, “开心”]。
2. 常见数据结构：通过字符串操作实现情感分类逻辑，例如判断关键词的存在性。
3. 简单人工智能逻辑：开发关键词匹配算法，将输入文本中的每个单词与预定义的关键词进行比较，决定最终分类结果。

代码实现

import sys

def emotion_classification(text):
    """
    根据输入文本中的关键词分类情绪
    :param text: 输入的句子
    :return: 分类结果（'愤怒'/'悲伤'/'快乐'/'惊讶'）
    """
    keywords = ['愤怒', '悲伤', '快乐', '惊讶']
    words = text.split()

    for word in words:
        if word in keywords:
            return keywords.index(word) + 1  # 1-based indexing for output

    # 若无关键词匹配，则返回默认值（可选）
    return '其他'

# 示例输入处理
input_text = "今天天气很好，我非常开心"
result = emotion_classification(input_text)
print(f"输出结果：{result}")

总结

本项目通过简单的情绪分类逻辑实现，展示了Python语言在数据处理和字符串操作方面的强大能力。代码实现了情感关键词的识别与分类，输出结果直观明确。该项目可作为技术博客的实现案例，展示了如何利用Python进行情感分析。在实际应用中，可进一步扩展到情感深度学习框架（如Keras）以实现更复杂的模型训练，但当前实现仅展示基础分类逻辑。