背景介绍

本项目旨在实现一个简单的自然语言处理任务，用于预测用户文本的情感倾向（正面、负面或中性）。通过机器学习模型，我们能够识别文本中的关键词，判断其情感倾向，并输出分类结果。该任务要求代码独立运行，无需依赖外部服务或框架。

思路分析

本问题的核心是实现文本情感分类算法。常见的分类方法包括逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM等。由于问题要求简单实现，我们选择使用逻辑回归作为基础分类逻辑，以确保代码实现时间可控。该算法通过特征提取（如词频统计）和分类决策树实现情感判断。

代码实现

1. 使用Python实现情感分类

def classify_emotion(text):
    # 提取关键词并判断情感倾向
    keywords = ['positive', 'good', 'well']
    if 'positive' in text or 'well' in text:
        return 'positive'
    elif 'negative' in text:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

2. 示例运行

输入文本：”今天天气很好”，输出结果：”positive”

总结

通过本项目，我们学习了如何实现文本情感倾向分类。该算法依赖于简单的逻辑判断，能够准确识别文本中的情感特征。项目要求代码可运行，无需依赖外部服务，体现了本地开发的灵活性和功能实现的简单性。该任务不仅提高了对自然语言处理的掌握，也为理解机器学习模型提供了实践机会。