帮我设计一个基于朴素贝叶斯算法用于中文短文本分类的python代码。要求可以导入excel数据；可以实现根据文本内某一关键字就能进行分类；具体步骤要用中文解释

1. 数据预处理：使用Python pandas库读取Excel数据，并对数据进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注和去除无用符号等操作。

2. 特征提取：提取文本特征，可以使用词袋模型或TF-IDF模型。

3. 建立模型：使用朴素贝叶斯算法建立分类模型。

4. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，如准确率、召回率、F1值等指标。

5. 预测分类：对新的文本数据进行分类预测，可以基于关键字进行分类。

6. 优化模型：根据评估结果，对模型进行优化，例如调整特征提取方法、调整参数等。

以下为示例代码：

import pandas as pd
import jieba
import jieba.posseg as pseg
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分词、去除停用词和无用符号
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
def preprocess(text):
    text = ''.join(filter(lambda x: x not in ' \n，。！？：；“”‘’（）【】', text))
    words = [w.word for w in pseg.cut(text) if w.word not in stopwords]
    return ' '.join(words)

data['text'] = data['text'].apply(preprocess)

# 特征提取
count_vec = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3)
tfidf_vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3)

X_count = count_vec.fit_transform(data['text'])
X_tfidf = tfidf_vec.fit_transform(data['text'])

# 建立模型
nb_count = MultinomialNB()
nb_tfidf = MultinomialNB()

scores_count = cross_val_score(nb_count, X_count, data['label'], cv=5)
scores_tfidf = cross_val_score(nb_tfidf, X_tfidf, data['label'], cv=5)

print('CountVectorizer accuracy:', scores_count.mean())
print('TfidfVectorizer accuracy:', scores_tfidf.mean())

# 预测分类
def predict(text, keyword):
    words = [w.word for w in pseg.cut(text) if w.word not in stopwords]
    if keyword in words:
        x = tfidf_vec.transform([' '.join(words)])
        return nb_tfidf.predict(x)[0]
    else:
        x = count_vec.transform([' '.join(words)])
        return nb_count.predict(x)[0]

text = '这是一篇关于科技的文章。'
keyword = '科技'
print(predict(text, keyword))

其中，`data.xlsx`为Excel数据文件，包含`text`和`label`两列。`stopwords.txt`为停用词文件。`preprocess()`函数用于对文本进行预处理，返回分词后的结果。`count_vec`和`tfidf_vec`分别使用词袋模型和TF-IDF模型提取特征。`nb_count`和`nb_tfidf`分别使用词袋模型和TF-IDF模型建立模型。`cross_val_score()`函数用于交叉验证评估模型。`predict()`函数用于预测分类，其中根据关键字选择使用词袋模型或TF-IDF模型进行分类预测。最后，使用`text`和`keyword`测试预测结果。