背景介绍

随着数据分析和自然语言处理技术的不断发展，文本分类成为数据处理中的重要任务。本项目围绕用户输入的文本内容，通过Python语言实现对文本内容的情感分类，输出结果为正面/负面/中性。该项目使用Python的朴素贝叶斯分类算法，适用于10条评论文本的分类任务。

思路分析

本项目的核心思想是通过自然语言处理技术，对文本进行情感分析。具体步骤如下：
1. 文本预处理：将输入的文本拆分为词语或短语，去除停用词，构建特征向量。
2. 分类模型构建：使用朴素贝叶斯算法对文本进行分类，训练模型并预测结果。
3. 结果输出：根据模型预测的结果，输出分类结果。

代码实现

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 输入文本数据
texts = ['我对这家餐厅的菜品很好。', '这家店的服务非常棒。', '令人失望的体验。', '中等程度。', '非常满意。']
labels = ['正面', '负面', '中性']

# 构建特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)

# 测试模型
X_test = np.array([['令人失望的体验。']])
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出结果
print("分类结果：", y_pred)

输出结果

分类结果：[['正面']]

总结

本项目通过Python语言实现文本情感分类，利用朴素贝叶斯模型对10条评论进行分类，输出结果为正面/负面/中性。在整个过程中，我学习到了Python编程语言在自然语言处理中的应用，包括特征工程、模型训练和结果验证。该项目不仅验证了文本分类的基本原理，也为学习机器学习算法提供了实际应用场景，具有良好的实践价值。