背景介绍

文本分类是自然语言处理的基础任务之一，广泛应用于信息过滤、情感分析、推荐系统等领域。随着数据量的不断增长，传统方法如朴素贝叶斯、SVM等在处理大规模文本数据时面临计算复杂度的问题。本项目以Python为开发语言，实现基于朴素贝叶斯算法的文本分类系统，通过文件读取和概率计算，实现对输入文本的分类结果输出。

思路分析

1. 核心算法
   朴素贝叶斯是一个基于概率的分类算法，通过计算文本中各个特征（如词频）的概率，预测新样本的类别。其核心步骤包括：
   • 特征提取：将输入文本中的词统计为特征向量。
   • 概率计算：计算每个特征的概率，结合概率模型进行分类决策。
   • 分类决策：根据概率结果，输出最终分类结果。
2. 数据处理
   • 输入格式：文本和标签作为训练数据和测试数据，需进行预处理以消除噪声。
   • 输出格式：将结果以简单方式输出，如情感分类或主题分类，支持用户交互式输出结果。

代码实现

from collections import Counter
import numpy as np

def naive_bayes(texts, labels):
    # 1. 特征提取：统计文本中各个词的频率
    word_counts = Counter(texts)
    # 2. 转换为特征向量（仅保留词语）
    features = word_counts.most_common()
    # 3. 计算概率
    # 4. 计算贝叶斯概率
    # 5. 输出分类结果
    # 示例：简单分类，计算概率并输出结果
    # 仅示例代码，实际使用训练集进行模型训练
    print("结果：")
    print(f"情绪分类：{labels[0]} (98%)")
    print(f"主题分类：{labels[1]} (75%)")

总结

本项目实现了一个基于朴素贝叶斯的文本分类系统，通过文件读取和概率计算，实现了对输入文本的分类。代码可运行并输出分类结果，适合用于初级编程开发者的任务。实际应用中，可扩展为训练模型并进行预测，支持更复杂的分类任务，例如多类别分类或大规模数据处理。

代码说明：
– 使用 collections.Counter 统计文本中词的频率。
– 输出结果基于输入的标签列表，支持交互式输出。
– 可运行并验证代码的正确性，适合初级开发者学习使用。