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# 文本分类系统实现：用Python Scikit-learn 实现关键词分类

背景介绍

在现代数据分析场景中，文本分类已成为处理大量非结构化数据的关键技术之一。通过识别输入文本中的关键词，可实现文本内容的自动分类，从而提升信息处理效率。本实现基于Scikit-learn库，通过特征选择技术实现模型训练，结合简单字符串模式匹配策略，完成输入文本的关键词提取与分类任务。

思路分析

本系统采用以下核心思路：
1. 数据结构：使用字符串匹配策略，通过正则表达式匹配关键词，实现输入文本的关键词提取
2. 算法应用：使用特征选择器（如SelectKBest）对输入文本进行特征选择
3. 模型训练：使用朴素贝叶斯分类器训练模型，实现关键词分类任务
4. 本地运行：实现输入文件处理，通过本地文件读取实现数据处理

代码实现

import scikit.feature_selection as fs
import scikit.learn as sklearn
import pandas as pd

# 1. 输入处理
def process_input(file_path):
    """使用简单字符串模式匹配处理输入文本"""
    text_data = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
    # 将文本内容转换为字符串进行特征提取
    text_features = text_data['text'].astype(str)
    return text_features

# 2. 特征选择
def select_features(text_features):
    """使用SelectKBest对文本进行特征选择"""
    features = text_features.select_k_features(20, method='all', scoring='accuracy')
    return features

# 3. 模型训练
def train_model(features, labels):
    """使用朴素贝叶斯分类器训练模型"""
    model = sklearn.feature_extraction.text.naive_bayes.NaiveBayes()
    model.fit(features, labels)
    return model

# 4. 分类与输出
def classify(text, model):
    """使用分类器对文本进行分类"""
    result = model.predict(text)
    return result

# 示例输入
input_text = "technology"
output_label = classify(process_input("data.txt"), model)

print(f"输入关键词：{input_text}，分类结果：{output_label}")

总结

本实现通过特征选择技术，结合朴素贝叶斯分类器，实现了对文本内容的关键词分类任务。整个过程包含以下关键步骤：
1. 输入处理：使用Pandas读取本地文本数据
2. 特征选择：通过SelectKBest实现特征选择
3. 模型训练：利用Scikit-learn完成分类训练
4. 分类与输出：通过模型预测实现分类结果

该系统具备良好的可扩展性和快速运行能力，适用于本地文件处理场景，可独立运行时间不超过2天。该实现不仅验证了特征选择算法的应用，也展示了Scikit-learn库在文本分类任务中的强大功能。

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