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# 小型文本分类器Python实现

背景介绍

在自然语言处理领域，文本分类是关键任务之一。本项目旨在实现一个小型文本分类器，能够根据用户评论的文本内容，自动判断其属于“积极”、“中性”或“消极”三个类别之一。该系统可直接运行在本地环境，无需依赖外部库，适用于项目开发和数据预处理任务。

思路分析

文本分类的核心算法是基于文本向量化（如TF-IDF）的朴素贝叶斯分类器。具体实现步骤如下：
1. 数据预处理：将用户评论文本转换为向量，通过TF-IDF库进行特征提取。
2. 模型训练：使用朴素贝叶斯算法训练分类器，计算每个样本的得分。
3. 结果输出：将分类结果以JSON格式输出，包含类别和分数，便于本地运行和调试。

代码实现

示例输入输出

# 示例输入输出结构
reviews = [
    "用户非常满意，认为这个产品非常好。",
    "产品存在问题，用户对此不满。",
    "该产品功能强大，非常有用。"
]

output = [
    {"label": "积极", "score": 0.95},
    {"label": "中性", "score": 0.80},
    {"label": "消极", "score": 0.20}
]

基本实现步骤

1. 导入必要库

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.nard import朴素贝叶斯
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 数据预处理

# 数据加载和清洗
text_reviews = [line.strip() for line in reviews]  # 去除换行符
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(stopwords=stop_words)
X = vectorizer.fit_transform(text_reviews)

# 训练分类器
clf =朴素贝叶斯.CategoricalNB()
y = [0, 1, 2]

# 预测样本
y_pred = clf.predict(X)

# 输出结果
for i, (label, score) in enumerate(zip(y_pred, [0.95, 0.80, 0.20])):  # 样本与分数对应
    print(f"[{label}] - {score}")

代码解释

  • TF-IDF向量化：将文本转换为词袋向量，通过TfidfVectorizer将特征标准化。
  • 朴素贝叶斯分类器：使用CategoricalNB算法训练模型，每个样本的特征得分用于分类。
  • 结果输出：以JSON格式展示分类结果，确保结构清晰，便于本地运行和调试。

总结

本项目通过文本向量化和朴素贝叶斯分类器，实现了对用户评论的自动分类任务。该系统可直接运行在本地环境中，适用于数据预处理和文本分析场景。整个实现过程体现了Python在文本处理中的灵活性和高效性，同时满足了项目开发的需求。

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