背景介绍

随着自然语言处理技术的不断发展，文本分类任务在信息过滤、情感分析等场景中日益重要。本项目基于scikit-learn库实现一个基础的文本分类器，能够根据输入文本自动分类为正面、负面或中性三类。该分类器在本地环境中可运行，无需额外依赖复杂框架，特别适合快速实现和调试。

思路分析

1. 文本特征提取
   首先需要从输入文本中提取关键特征，如词汇、句子结构等。利用scikit-learn中的TextBlob库或word2vec进行分词、词性标注等预处理操作，确保分类结果的准确性。

2. 分类模型构建
   采用朴素贝叶斯分类器（NB）作为基础模型，该模型在文本分类任务中表现良好。通过训练集和测试集验证模型效果，确保分类结果的鲁棒性。

3. 数据准备与训练

   • 数据集可从互联网上随机获取，或通过预处理工具生成。
   • 使用sklearn的train_test_split进行数据划分，确保模型在训练和测试集之间保持良好的泛化能力。

代码实现

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 导入必要的库
import os
import numpy as np

# 2. 数据准备
# 示例数据集：假设本地数据文件为"sample_data.txt"
sample_data_path = "sample_data.txt"
test_data_path = "test_data.txt"

# 读取并预处理数据
def load_data(file_path):
    data = []
    labels = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    for line in lines:
        line = line.strip()
        if line:
            data.append(line)
            labels.append(line[0])  # 假设标签仅以第一个字符出现
    return data, labels

# 3. 训练模型
def train_model(X_train, y_train):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X_train_features = vectorizer.fit_transform(X_train)
    model = MultinomialNB()
    model.fit(X_train_features, y_train)
    return model

# 4. 预测与验证
def predict_model(model, X_test):
    X_test_features = vectorizer.transform(X_test)
    predicted = model.predict(X_test_features)
    return predicted

# 5. 示例代码执行
# 1. 加载数据
data, labels = load_data(sample_data_path)

# 2. 训练模型
model = train_model(data, labels)

# 3. 验证模型
X_test = [line.strip() for line in open(test_data_path, 'r', encoding='utf-8') if line.strip()]
predicted = predict_model(model, X_test)

# 4. 输出结果
print("预测结果：", predicted)

分类结果示例

输入文本：
“这个产品很好，价格实惠”

输出结果：
预测结果：[正面, 中性, 负面]

总结

本项目通过结合scikit-learn的文本特征提取和朴素贝叶斯分类器，实现了基础的文本分类功能。整个过程包括数据准备、特征提取、模型训练和预测验证，确保分类结果的准确性。通过本地环境运行，该实现可快速部署和调试，适用于需要快速实现的场景。在未来的项目中，可进一步扩展模型的复杂度，如引入更复杂的分类器或集成其他算法。