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背景介绍

随着大数据时代的到来，文本数据分析在自然语言处理（NLP）领域变得越来越重要。本项目旨在设计一个可独立实现的AI分类系统，接收用户输入的文本，根据预定义的规则进行分类，并输出结果。该项目适用于中级开发者，适合在数据驱动的应用场景中实现。

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思路分析

本项目的核心是逻辑判断与分类算法的结合。具体实现思路如下：

1. 输入处理：读取用户输入的文本，可能通过标准输入或文件读取。
2. 逻辑判断：根据预定义的规则对文本进行判断，例如情感分类、分类器预测等。
3. 分类输出：根据判断结果输出分类结果（如积极/中性/负面）。

本项目采用简单逻辑判断，避免过于复杂的算法，便于实现和调试。

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代码实现

# 本代码实现一个小型AI文本分类系统，基于情感分类的规则进行分类

def classify_text(text):
    # 示例情感分类规则：如果文本中包含“测试”或“案例”则为积极
    if "测试" in text or "案例" in text:
        return "积极"
    elif "负面" in text:
        return "负面"
    else:
        return "中性"

# 示例输入
user_input = "这是一个测试案例"
result = classify_text(user_input)

print(f"分类结果：{result}")

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总结

本项目通过逻辑判断实现文本分类，实现了输入、处理、输出的完整流程。代码简洁明了，易于理解，适合中级开发者实现。对于实际应用，可以扩展为更复杂的分类规则，例如基于分词、关键词匹配或机器学习模型的分类。

该项目适用于自然语言处理项目，可直接运行并输出结果，便于开发者快速实现核心功能。