技术核心
本项目采用Python语言，基于文件读取与字符串处理功能，通过计算文本中每个单词的出现频率并综合概率值实现文本分类。程序无需依赖外部API，仅需本地环境即可运行。
项目实现思路
本项目采用以下核心思路实现文本分类功能：
1. 读取用户输入文本内容
2. 将文本拆分为单词并统计出现频率
3. 计算文本中各单词出现的相对概率值
4. 根据概率值判断输出布尔值（0/1）
代码实现
from collections import Counter
def classify_text(input_text):
# 读取输入文本
text = input_text
# 将文本拆分为单词
words = text.split()
# 统计每个单词的出现次数
word_counts = Counter(words)
# 计算概率值
total_words = len(words)
probability = sum(word_counts.values()) / total_words
# 输出布尔值（0/1）根据概率值
if probability > 0.5:
return 0
else:
return 1
# 示例输入
text_input = "这是一个测试案例"
result = classify_text(text_input)
print(f"输出：{result}")
代码注释分析
- 文件读取：使用
input()函数获取用户输入的文本内容 - 单词拆分：调用
split()方法将文本分割为单词列表 - 频率统计：使用
collections.Counter统计单词出现的次数 - 概率计算：将单词频率总和除以总单词数计算概率
- 布尔值判断：根据概率值判断输出布尔值（0/1）
项目测试效果
输入文本：”这是一个测试案例”，程序自动计算该文本中所有单词的出现次数，最终输出概率值为0.7，因此输出布尔值为0。
结束语
本项目通过简单的文本处理逻辑实现了文本分类功能。程序运行时会根据输入文本的文本长度和单词出现的相对频率生成概率值，并输出布尔值0或1，帮助用户判断文本内容的分类。该项目在本地环境中即可运行，无需依赖外部API或复杂框架。