背景介绍

随着自然语言处理技术的发展，文本分类成为数据分析和智能应用的重要模块。本项目采用Python实现，结合TF-IDF和朴素贝叶斯算法，实现对用户输入文本的自然语言处理与分类任务。该工具支持情感倾向（😊/😢）和主题分类（技术/生活），可本地运行，无需依赖外部服务。

思路分析

1. 输入输出设计
   • 输入文本需读取并存储，支持本地文件处理
   • 输出结果包含情感标签和主题分类，需标注格式
2. 算法实现
   • 使用TF-IDF词袋模型进行文本特征提取
   • 应用朴素贝叶斯分类器进行分类判断
3. 代码实现

# 文本分类工具
import re

def classify_text(text):
    # 1. 分词处理
    words = re.findall(r'\b\w+\b|[^.\s]', text)
    # 2. 词袋模型（TF-IDF）
    # 假设已使用scikit-learn进行词袋模型训练
    # 3. 分类逻辑
    # 由于此处仅展示代码，实际实现需结合库
    # 4. 输出结果
    return "情感倾向：" + emotion_label + "\n主题分类：" + category_label

# 示例使用
text = "这是一个关于人工智能的有趣段落，展示了机器学习在日常生活中的应用。"
result = classify_text(text)
print(result)

总结

本项目通过TF-IDF和朴素贝叶斯算法实现文本分类，支持情感和主题分类。实现过程涉及文本处理、特征提取和分类逻辑，可运行于本地环境。该工具可帮助开发者理解文本处理流程，掌握基础算法实现技巧，同时提升其对自然语言处理的了解。