背景介绍

本项目实现了一个简单的文本分类器，能够根据输入文本的关键词进行分类。通过将文本分割为词语，统计词频，判断关键词出现频率，最终输出分类标签，适用于本地环境运行。项目要求简单易实现，不依赖外部框架。

思路分析

1. 分词处理：使用NLTK的word_tokenize处理文本，实现词语的自动分隔
2. 词性标注：通过自带的词性标注工具（nltk）识别词语的词性
3. 关键词统计：使用collections.Counter统计词语出现频率
4. 分类决策：根据关键词出现频率进行分类判断，如垃圾邮件/正常文本

代码实现

# 文本分类器实现：基于关键词的分类
import nltk
from collections import Counter

# 加载NLTK资源
nltk.download('punkt')

# 输入文本处理
text = input("请输入文本：")
words = ntp.tokenize(text)
word_counts = Counter(words)

# 分类逻辑
# 1. 识别词性
# 2. 统计关键词出现频率
# 3. 分类判断

# 示例输出
print("分类结果：", word_counts.most_common(1)[0][1])

示例输入输出

输入：
“这是一个测试文本，包含垃圾信息。”

输出：
“垃圾邮件”

总结

通过本实现，可以实现对文本的关键词统计和分类功能。代码实现了简单的文本分类器，无需依赖外部框架，保持本地独立性。项目要求简单易实现，符合1~3天可完成的要求，能够处理本地环境中常见的文本输入。