使用python实现中文文本分类具体代码

以下是一个基于Python的中文文本分类的示例代码，使用了机器学习库Scikit-Learn和中文自然语言处理库jieba：

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

# 定义中文分词函数
def chinese_word_cut(mytext):
    return " ".join(jieba.cut(mytext))

# 读取数据
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.readlines()
labels = ['体育', '娱乐', '家居', '房产', '教育', '时尚', '时政', '游戏', '科技', '财经']

# 对数据进行分词
data_cutted = []
for line in data:
    data_cutted.append(chinese_word_cut(line))

# 使用TF-IDF提取特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data_cutted)

# 训练分类器
clf = MultinomialNB()
y = [labels.index(label.split(' ')[0]) for label in data]
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
new_doc = ['新闻内容']
new_doc_cutted = chinese_word_cut(new_doc[0])
new_doc_vectorized = vectorizer.transform([new_doc_cutted])
predicted_label_index = clf.predict(new_doc_vectorized)[0]
predicted_label = labels[predicted_label_index]

这个代码演示了使用朴素贝叶斯进行中文文本分类的流程，将文本转化为词向量并进行训练和预测。其中的数据读取和分词部分需要根据自己的数据集来修改。