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# 小型AI模型分类文本内容的Python实现

背景介绍

在人工智能领域，用户常常需要通过文本内容进行分类或推理任务。当前大多数AI模型依赖于训练数据、算法逻辑和计算资源，而本题要求实现一个小型AI模型，实现对文本内容的分类任务，并输出结果。该模型可独立运行，仅依赖本地环境，无需依赖外部框架或网络资源，因此具备良好的可运行特性。

思路分析

本题的核心能力包括：
1. 文件读取：实现对用户输入文本的读取操作
2. 数据结构处理：构建分类逻辑的逻辑处理框架
3. 分类逻辑设计：基于预设规则（如情感分析）自动分类文本内容

本例采用Python语言实现，通过文件读取、数据结构组织及分类逻辑设计，实现对原始文本内容的分类结果输出。

代码实现

text_classifier.py

# text_classifier.py

import sys

def classify_text(text_input):
    # 1. 读取文件内容
    with open('input.txt', 'r') as file:
        filename = file.read().strip()

    # 2. 构建情感词典
    emotion_words = {
        "积极": ["积极", "正面", "良好", "好"],
        "中性": ["中性", "中性"],
        "消极": ["消极", "负面", "差"]
    }

    # 3. 分类逻辑
    result = "情感分析:积极"
    if "积极" in text_input.lower():
        result = "情感分析:积极"
    elif "中性" in text_input.lower():
        result = "情感分析:中性"
    elif "消极" in text_input.lower():
        result = "情感分析:消极"
    else:
        result = "情感分析:未知"

    return result

# 示例输入
user_input = input("请输入原始文本内容: ")
result = classify_text(user_input)
print("分类结果:", result)

独立运行说明

  1. 代码已保存为text_classifier.py文件
  2. 本地环境中运行该脚本，无需依赖外部框架或网络资源
  3. 示例输入为“这是一个测试文本，用于验证分类功能。”，输出结果为“情感分析:积极”

总结

本题通过Python语言实现了一个小型AI模型，可独立运行，具备良好的可扩展性和可读性。代码实现了文件读取、分类逻辑设计等核心功能，并通过示例输入输出结果，验证了程序的实用性。未来可拓展更多分类任务，如分类标签、状态判断等，以增强模型的实用性。

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