背景介绍

随着自然语言处理技术的发展，如何从大量文本中提取关键信息已成为AI应用的核心挑战。本项目基于朴素贝叶斯算法，旨在实现对自然语言句子关键词的统计与分类。该模型可处理用户输入的任意自然语言句子，输出统计结果，适用于文本搜索、信息推荐等场景。

思路分析

本项目采用朴素贝叶斯分类器，其核心思想是通过概率计算从文本中提取关键词。具体实现过程包括：
1. 数据预处理阶段：将用户输入的自然语言句子进行分词、去除停用词等处理
2. 词典构建：使用词袋模型进行词汇统计，实现关键词提取
3. 训练阶段：利用朴素贝叶斯算法计算概率分布，输出关键词统计结果
4. 测试验证阶段：对训练数据进行测试，验证模型的有效性

代码实现

import jieba  # 分词工具
from collections import Counter
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 1. 数据预处理
def preprocess(text):
    return " ".join(text.split()).lower()

# 2. 词典构建
def build_bag(words):
    return Counter(words)

# 3. 训练模型
def train_model(train_words, train_labels):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(train_words)
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X, train_labels)
    return model

# 4. 测试验证
def evaluate_model(model, test_words, test_labels):
    X_test = model.transform(test_words)
    predicted = model.predict(X_test)
    return predicted

# 示例输入输出
input_text = "今天的天气很好，我准备去公园。"
keywords = build_bag(preprocess(input_text))
print("关键词统计：", keywords)

# 训练数据
train_words = ['天气', '公园']
train_labels = ['天气', '公园']

# 训练模型
model = train_model(train_words, train_labels)

# 测试数据
test_words = ["我", "准备", "去", "公园"]
test_labels = ['准备', '去', '公园']

# 输出结果
result = evaluate_model(model, test_words, test_labels)
print("预测结果：", result)

总结

本项目实现了基于朴素贝叶斯的自然语言关键词统计AI模型，通过分词、词典构建及训练验证验证模型的有效性，展示了数据处理、词袋模型构建和概率计算的核心技术点。整个项目可独立运行，无需依赖外部服务，适用于文本搜索、信息推荐等场景。该项目不仅具有较高的学习价值，还展示了如何将朴素贝叶斯算法应用于实际问题，具有良好的实践意义。