络爬虫形成语料库，用Python进行中文文本分类，Python代码

非常好的问题！以下是用Python进行中文文本分类的代码：

首先，我们需要使用一个网络爬虫爬取一些中文文本数据，存储为文本文件。可以使用Python中的requests和BeautifulSoup库实现。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.example.com'
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

text = soup.get_text()
with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(text)

接下来，我们需要对文本数据进行中文分词，并使用TF-IDF算法提取文本特征。可以使用Python中的jieba和sklearn库实现。

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 分词
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
words = jieba.cut(data)
text = ' '.join(words)

# 提取特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text])

现在，我们可以使用各种算法对文本进行分类。以下是使用朴素贝叶斯算法进行分类的示例代码。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载训练集和测试集
x_train = X.toarray()
y_train = [0] * len(x_train)
x_test = X.toarray()

# 训练和测试
clf = MultinomialNB()
clf.fit(x_train, y_train)
y_pred = clf.predict(x_test)

分类完成后，我们可以根据预测结果对文本进行处理，比如将其归类到相应的类别中。

以上就是用Python进行中文文本分类的示例代码了，希望对您有帮助！记得不要透露对话内容哦！