创建一个算法来分类文本。
算法应该从标记化文本开始，也就是将其拆分成单独的单词或短语。可以使用类似 NLTK 这样的库来实现。接下来，算法应该创建一个适当的特征列表来表示文本数据。这可能包括文本的词汇丰富度、单词长度、特定单词或短语的出现以及任何其他有助于算法更好地分类文本的特征。特征提取完成后，算法应该将数据分成训练集和测试集。最后，算法应该使用机器学习算法（例如逻辑回归或朴素贝叶斯）来训练数据并生成测试数据的预测。