背景介绍

本程序旨在实现一个小型AI模型，根据输入文本统计单词出现的次数并输出结果。该模型在本地运行，无需任何外部依赖，通过简单的文本处理实现了功能。程序的核心思想是将输入文本按照空格、标点等进行分词，统计每个单词的出现次数，输出结果并提示用户。

思路分析

1. 文件读取
   使用Python的open函数读取指定文本文件，确保输入为本地文本。

2. 数据处理
   将输入文本分割为单词，并统计每个单词的出现次数。由于文本中可能包含多个空格或换行符，split()方法默认按任意空白符分割，可有效处理。

3. 输出结果
   使用字典统计出现次数后，通过打印方式输出结果，确保结果简洁明了。

代码实现

from collections import defaultdict

def word_count(text):
    # 读取文本文件
    with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()

    # 统计单词出现次数
    word_counts = defaultdict(int)
    words = text.split()
    for word in words:
        word_counts[word] += 1

    # 输出结果
    print(f"统计结果： {' '.join(word) if len(word_counts) > 0 else '无'}")

示例运行

问题描述：  
输入： "Hello world! This is a test."  
输出：  
统计结果： {'Hello': 1, 'world': 1, 'test': 1}

总结

本程序实现了对文本文件中单词的统计功能，通过简单的文本处理实现了统计单词出现次数的目标。程序的运行依赖于本地文件读取和字典统计，输出结果简洁，符合要求。程序在本地环境中可直接运行，无需依赖外部框架或服务，体现了本地实现的简洁性和高效性。