【源码】基于Python的BUPTAICourseDesign文本分类系统

项目简介

本项目是面向北京邮电大学人工智能课程设计任务的实践项目，名为“BUPT - AICourseDesign”。旨在为AI相关课程构建基础数据集分类处理系统，借助Python编程语言与多种开源工具，实现文本预处理、分词、统计等功能，为后续数据分析和机器学习模型训练提供便利。

项目的主要特性和功能

主要特性

1. 支持中文文本处理，能针对中文文本特点进行分词和统计操作。
2. 采用贝叶斯分类器，依据训练数据集统计信息实现文本分类。
3. 具备数据处理和统计功能，可进行数据预处理、词库生成和数据统计。

功能描述

1. 实现数据导入与预处理，可导入训练数据集并对文本进行预处理。
2. 运用jieba等工具进行中文分词，并统计词汇频率。
3. 能将统计结果保存为词库文件，便于后续使用。
4. 基于贝叶斯分类器原理对文章进行分类。
5. 可通过统计数据评估分类器性能，涵盖精确度、召回率和F1值等。

安装使用步骤

安装步骤

1. 使用pip命令安装必要的Python库，如pip install jieba。
2. 将所有文件置于同一目录，保证文件路径正确。
3. 根据需求修改配置文件中的参数，如文件路径等。

使用步骤

1. 运行主程序main.py，输入训练数据集的路径。
2. 程序自动进行分词、统计等操作并生成词库文件。
3. 运行测试程序test.py，对分类器进行测试和性能评估。
4. 可按需使用其他工具或自定义函数进一步处理数据或训练模型。

下载地址

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