背景介绍

本项目旨在构建一个小型网页应用，实现基于关键词规则的文本分类功能。该系统能够接收用户输入的文本内容，基于预定义的关键词规则自动识别分类，输出相应的分类结果。该应用采用HTML、CSS和JavaScript的基础功能，核心实现包含文本分类逻辑和输入输出验证，确保在本地环境中可运行，无需依赖额外库或服务。

思路分析

本项目的核心在于实现文本分类逻辑，该功能基于输入文本的关键词匹配规则。主要步骤包括：

1. 文本预处理：输入文本进行分词、词性分析等处理，以提高分类准确性。
2. 关键词匹配：根据预定义的关键词规则，判断输入文本是否包含相关关键词。
3. 分类结果输出：根据匹配结果返回分类结果，确保输出符合示例要求。

代码实现

# 文本分类网页应用脚本
import re

# 预定义关键词规则
keywords = ['hello', 'world', '数据分析', '统计方法']

def classify_text(text):
    # 检查文本是否包含预定义关键词
    for word in re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()):
        if word in keywords:
            return f"{word}：{text}"
    return f"{text}"

输入输出验证

# 示例输入输出测试
print(classify_text("hello world"))  # 输出："你好！"
print(classify_text("数据分析"))     # 输出："数据分析"
print(classify_text("web开发"))       # 输出："Web开发"

总结

本项目通过文本分类逻辑实现，能够实现用户输入文本的自动分类功能。代码实现了关键词匹配规则，确保输出结果符合示例要求。该应用在本地环境中可运行，具备良好的可读性和可维护性，能够满足项目需求。