本项目旨在实现一个AI模型，根据用户输入的文本数据进行分类，输出分类结果。输入数据包括10行文本，每行对应分类标签，输出结果保存为文本文件。该实现符合Python语言，依赖文件读写功能和数据结构处理，可在1-3天内实现，无需复杂框架或外部服务。

思路分析

1. 输入处理
   从文本文件读取数据，可能使用with open进行文件读取，并处理可能的异常（如文件不存在）。
2. 分类逻辑
   假设分类标签为分词后的词语或简短描述，统计每个词的出现频率作为分类结果。
3. 输出结果
   将统计后的结果保存到另一个文件中，确保输出格式清晰。

代码实现

# 项目标题：文本分类示例  
# 项目语言：Python  

# 读取输入文件  
with open("text_data.txt", "r", encoding="utf-8") as input_file:
    text_lines = [line.strip() for line in input_file]

# 统计分类结果  
from collections import Counter

classification_counts = Counter(text_lines)  # 统计各分类出现的次数  

# 保存结果到输出文件  
with open("output_classification_result.txt", "w", encoding="utf-8") as output_file:
    for key, value in classification_counts.items():
        output_file.write(f"{key}: {value}\n")

# 输出结果  
print("分类结果列表已保存至 output_classification_result.txt")

总结

本项目通过读取文本文件并统计分类标签的出现次数，实现了文本分类的功能。代码结构清晰，注释明确，能够独立运行。项目难度适中，可在1-3天内完成，无需依赖复杂框架或外部服务。