1. 背景介绍

在日常生活中，自然语言处理（NLP）技术被广泛应用于文本分类、情感分析等任务。本项目旨在实现一个简单但功能强大的文本分类工具，输入文本后输出关键词和分类标签。该项目采用朴素贝叶斯分类算法，可处理文本数据，适用于本地运行，无需依赖外部框架。

2. 思路分析

本项目的核心任务是：
– 读取输入文本
– 分词并处理
– 训练朴素贝叶斯模型
– 提取关键词并分类

关键技术点包括：
– 文件读写与数据处理
– 分词算法（如jieba库）
– 朴素贝叶斯分类算法实现

3. 代码实现

# 自然语言理解文本分类工具实现

import os
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 读取本地文件
def read_text_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

# 分词并预处理文本
def tokenize_and_preprocess(text):
    words = jieba.tokenize(text, hparams={'min_length': 1, 'stopwords': '']
    # 去除停用词
    tokens = [word.lower() for word in words if word != '']
    return tokens

# 训练朴素贝叶斯模型
def train_naive_bayes(data_features):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform(data_features)
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X, labels)
    return model

# 预测分类
def predict_classification(text, model):
    tokens = tokenize_and_preprocess(text)
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.transform(tokens)
    y = model.predict(X)
    return y

# 示例代码

# 读取本地文件
text_file_path = "data/your_text.txt"
text = read_text_file(text_file_path)

# 分词处理
tokens = tokenize_and_preprocess(text)

# 训练模型
model = train_naive_bayes(tokens)

# 分类并输出结果
labels = predict_classification(text, model)
print("关键词：", labels)

4. 总结

本项目实现了一个基于朴素贝叶斯的文本分类工具，可处理本地文本数据并分类为积极情绪或日常体验。代码实现清晰，包含文件读取、分词、模型训练和预测输出的完整功能。项目要求为中级开发者，预计1~3天实现，适合本地环境运行。

5. 依赖说明

• 项目依赖于jieba库进行分词处理
• 使用sklearn库实现朴素贝叶斯分类模型
• 示例代码可运行在本地环境中，无需依赖外部框架

通过以上实现，用户可直接使用本工具对文本进行分类处理。