给我python使用jieba基于朴素贝叶斯的文本分类代码

以下是使用 Python 和 jieba 库实现基于朴素贝叶斯的文本分类的示例代码：

首先，需要安装 jieba 和 scikit-learn 库：

!pip install jieba scikit-learn

然后，可以使用以下代码实现文本分类：

import os
import jieba
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取训练数据
def read_files(path):
    file_list = []
    label_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(path):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
                file_list.append(content)
                label_list.append(root.split('/')[-1])
    return file_list, label_list

# 分词
def cut_words(file_list):
    cut_list = []
    for content in file_list:
        cut_content = jieba.cut(content)
        cut_list.append(' '.join(cut_content))
    return cut_list

# 训练模型
def train_model(file_list, label_list):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf = vectorizer.fit_transform(file_list)
    clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(tfidf, label_list)
    return clf, vectorizer

# 预测新数据
def predict_newdata(model, vectorizer, new_content):
    cut_content = jieba.cut(new_content)
    new_content = ' '.join(cut_content)
    new_tfidf = vectorizer.transform([new_content])
    predicted = model.predict(new_tfidf)
    return predicted[0]

# 读取训练数据
file_list, label_list = read_files('data')

# 分词
cut_list = cut_words(file_list)

# 训练模型
model, vectorizer = train_model(cut_list, label_list)

# 预测新数据
new_content = '这是一篇关于体育的文章'
predicted = predict_newdata(model, vectorizer, new_content)
print(predicted)

其中，`read_files` 函数用于读取训练数据，`cut_words` 函数用于将文本内容进行分词，`train_model` 函数用于训练模型，`predict_newdata` 函数用于预测新的数据。在代码中，我们使用了 TF-IDF 方法将文本转换为向量，并使用朴素贝叶斯算法进行分类。