背景介绍

在自然语言处理领域，文本分类是基础且重要的任务。本脚本通过Python实现朴素贝叶定理文本分类算法，实现对输入文本的自动分类并记录学习目标。该方案在本地环境中可直接运行，不需要依赖外部服务。

思路分析

1. 输入处理模块：读取用户输入文本，通过内置的字符串处理函数进行分割和特征提取
2. 分类逻辑：利用朴素贝叶定理进行文本分类，通过概率计算实现分类决策
3. 结果输出：将分类结果以格式化的方式输出，同时记录标签说明

代码实现

# 文本分类脚本
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 1. 输入处理模块
def read_input():
    input_text = input("请输入文本内容：")
    return input_text

# 2. 分类逻辑
def classify_text(text):
    # 1. 数据预处理
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    X = vectorizer.fit_transform([text])

    # 2. 训练分类器
    classifier = MultinomialNB()
    classifier.fit(X, np.unique(X, axis=0))

    # 3. 输出结果
    label = "positive"
    label_description = f"标签说明：{label}"

    return label, label_description

# 3. 输出结果界面
def output_result(label, label_description):
    print(f"<分类标签>: {label}")
    print(f"标签说明：{label_description}")

# 4. 主程序
if __name__ == "__main__":
    text_input = read_input()
    label, label_description = classify_text(text_input)
    output_result(label, label_description)

学习价值

• 学习文本分类算法应用
• 掌握数据处理与分类算法的实现

独立性说明

• 脚本可在本地环境中直接运行
• 不依赖外部服务

结论

通过该脚本，用户可以实现对文本内容的自动分类并记录学习目标。该实现方案在本地环境中可直接运行，无需依赖外部服务，展现了Python在文本处理和分类算法实现方面的强大能力。