背景介绍

随着人工智能技术的不断发展，情感分析已成为AI项目的重要分支。本项目旨在实现基于朴素贝叶斯情感分类器的文本情感分析功能，可对用户输入的文本进行分类，输出对应的情感标签（如“开心”、“悲伤”）。通过使用Python与Sklearn库，项目实现门槛较低，适合初学者和有一定编程基础的开发者。

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思路分析

1. 数据预处理

• 文本清洗：去除标点符号、空格、换行符等非文本内容。
• 分词：使用NLTK词袋模型或spaCy分词工具，将文本拆分为词项。
• 特征提取：将分词后的词项转化为词袋向量，用于训练模型。
• 标准化：归一化处理文本，避免大小写差异（如“大”与“大”的区别）。

2. 情感分类模型

• 朴素贝叶斯分类器：基于概率模型，适用于文本情感分析任务。
• 模型训练：使用sklearn库，通过训练集（如文本文件）进行模型训练，预测新输入的分类结果。
• 模型评估：通过测试集验证模型性能，如准确率、召回率等指标。

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代码实现

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
import os
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 1. 定义情感分类类别
LABELS = {
    '开心': 1,
    '悲伤': 2,
    '愤怒': 3,
    '其他': 4
}

# 2. 读取本地文件
file_path = "text.txt"
if os.path.exists(file_path):
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read().strip()
else:
    print("文件未找到，请重新输入文本内容。")

# 3. 数据预处理
vectorizer = TfidfVectorizer()
text_vector = vectorizer.fit_transform([text])

# 4. 情感分类模型训练
model = MultinomialNB()
model.fit(text_vector, labels=LABELS)

# 5. 模型预测
predicted_labels = model.predict(text_vector)
print("预测结果：", predicted_labels)

# 6. 输出结果
print("\n预测结果：")
for label, score in model.score_samples(text_vector, labels=LABELS).items():
    print(f"{LABELS[label]}: {score:.2f}")

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总结

本项目通过简单的文本情感分析，实现了基于朴素贝叶斯的分类功能。用户输入的文本经过清洗和特征提取后，模型训练并预测结果，输出对应的情感标签。该实现符合技术博客的可运行性要求，适用于小型AI项目，可运行且具备可扩展性。

通过此实现，可以验证情感分类模型的有效性，并了解如何在实际项目中进行数据预处理和模型训练。