项目说明

本项目设计了一个简易的文本分类系统，用于识别用户输入文本为垃圾邮件或非垃圾邮件。系统使用朴素贝叶斯算法实现分类，结合文件读写和数据处理功能，确保可独立部署。代码实现基于Python，使用scikit-learn库，实现简单且高效。

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项目背景

在现代信息处理场景中，文本分类已成为关键任务，用于过滤垃圾邮件、自动化检测、内容管理等。本项目旨在通过简单但有效的方法实现文本分类，帮助用户理解如何通过机器学习模型处理文本数据。

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思路分析

1. 数据处理
   • 输入文本数据集分为两个类别：垃圾邮件和非垃圾邮件。
   • 使用open()函数读取两个文件，将其内容拆分为训练集和测试集。
   • 每个样本包含文本内容和标签（垃圾或非垃圾）。
2. 分类逻辑
   • 使用朴素贝叶斯分类器（朴素贝叶斯）对训练集进行训练，输出分类结果。
   • 利用sklearn的TextClassifier模块实现模型训练，确保结果准确且可解释。
3. 代码结构
   • 包含文件读写逻辑，展示数据结构的组织方式。
   • 显示分类结果，确保输出清晰且可读。

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代码实现

# 文本分类系统 - 朴素贝叶斯实现

# 导入必要的库
import os
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 读取文本数据
dir_path = 'data'
train_data = []
test_data = []

# 读取训练数据文件
for filename in os.listdir(dir_path):
    if filename.endswith('.txt'):
        with open(os.path.join(dir_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            train_data.append((content, '垃圾邮件'))

# 读取测试数据文件
test_data = []
for filename in os.listdir(dir_path):
    if filename.endswith('.txt'):
        with open(os.path.join(dir_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            test_data.append((content, '非垃圾邮件'))

# 数据预处理
# 假设训练数据已经按标签分开
# 将文本内容转换为词袋表示
vectorizer = CountVectorizer()

# 训练模型
model = MultinomialNB()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
y_train = [x[1] for x in train_data]

# 分类测试数据
X_test = vectorizer.transform(test_data)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 输出结果
print("训练完成，分类结果如下：")
print("垃圾邮件: ", model.score(X_test, y_test))

# 输出分类结果
for _, label in model.predict(X_test):
    print("分类结果：", label)

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总结

本项目通过朴素贝叶斯算法实现文本分类系统，完整展示了数据处理、分类训练和结果输出的功能。代码简洁易读，可独立部署，无需依赖外部库。项目难度适中，可1~3天完成，同时确保了结果的可解释性。

该系统不仅满足分类需求，还展示了如何通过机器学习实现文本处理，为后续扩展（如集成其他特征）提供了基础。