如何使用Python编程实现一个多层感知机（MLP）分类器，以便对文本格式的数据集进行实体识别并应用于文件分类任务？

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`MultinomialNB`作为基础，结合`CountVectorizer`或`TfidfVectorizer`进行文本特征提取，来创建一个多层感知机（MLP）用于文本文件中的实体识别。以下是一个简化的示例：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设你的数据已经存储在一个列表里，每个元素是（文本内容，实体标签）
data = [('document1 text', 'entity1'), ('document2 text', 'entity2'), ...]

# 对数据进行预处理
texts, labels = zip(*data)  # 提取文本和标签

# 创建管道，先转换文本为向量，然后使用MLP分类
pipeline = Pipeline([
    ('vectorizer', TfidfVectorizer()),  # 文本向量化
    ('mlp', MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000))  # 多层感知机
])

# 拟合模型
pipeline.fit(texts, labels)

# 测试模型
test_texts = ['new_document1 text', 'new_document2 text']  # 测试数据
predictions = pipeline.predict(test_texts)

# 评估模型
print("Accuracy:", accuracy_score(y_true=labels, y_pred=predictions))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_true=labels, y_pred=predictions))