面试题：Ruby在简单人工智能文本分类中的应用

实现思路

数据预处理：
- 文本清洗：去除文本中的特殊字符、标点符号、停用词等，将文本转换为纯文本格式，降低数据噪声。
- 分词：将文本分割成单个的词或词组，常用的分词方式有基于空格、正则表达式等，在Ruby中可以使用split方法等。
特征提取：
- 可以使用词袋模型（Bag - of - Words），统计每个词在文本中出现的频率，将文本转换为向量表示。
- 或者使用TF - IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency），它衡量一个词在文档集合中的重要性，综合考虑词频和逆文档频率。
选择分类算法：
- 简单的可以使用朴素贝叶斯算法，它基于贝叶斯定理，在文本分类中有较好的效果，对小规模数据表现良好，计算成本低。
- 也可以考虑支持向量机（SVM），它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类，对于线性可分和近似线性可分的数据有较好的分类效果。
模型训练：
- 使用已标注好类别的文本数据（积极和消极文本样本）来训练选择的分类算法模型。
预测：
- 对新的未分类文本，经过数据预处理和特征提取后，使用训练好的模型进行类别预测。

关键Ruby代码片段

数据预处理：

require 'nokogiri'
require 'open - uri'
require 'active_support/core_ext/string'

# 去除HTML标签
def strip_html(html)
  Nokogiri::HTML(html).text
end

# 去除特殊字符和标点符号
def clean_text(text)
  text.gsub(/[[:punct:]]/, '').downcase
end

# 去除停用词
def remove_stopwords(text)
  stopwords = %w(a an the and or in of to for with is are was were)
  words = text.split
  words.reject { |word| stopwords.include?(word) }.join(' ')
end

词袋模型特征提取：

def bag_of_words(text)
  words = text.split
  word_count = Hash.new(0)
  words.each { |word| word_count[word] += 1 }
  word_count
end

使用朴素贝叶斯进行分类（简单示例，假设已有训练数据）：

class NaiveBayesClassifier
  def initialize
    @positive_count = 0
    @negative_count = 0
    @positive_word_count = Hash.new(0)
    @negative_word_count = Hash.new(0)
  end

  def train(text, label)
    words = bag_of_words(clean_text(text))
    if label == 'positive'
      @positive_count += 1
      words.each { |word, count| @positive_word_count[word] += count }
    else
      @negative_count += 1
      words.each { |word, count| @negative_word_count[word] += count }
    end
  end

  def predict(text)
    words = bag_of_words(clean_text(text))
    positive_score = @positive_count.to_f / (@positive_count + @negative_count)
    negative_score = @negative_count.to_f / (@positive_count + @negative_count)

    words.each do |word, count|
      positive_score *= (@positive_word_count[word] + 1).to_f / (@positive_word_count.values.sum + @positive_word_count.keys.size)
      negative_score *= (@negative_word_count[word] + 1).to_f / (@negative_word_count.values.sum + @negative_word_count.keys.size)
    end

    positive_score > negative_score? 'positive' : 'negative'
  end
end

使用示例：

classifier = NaiveBayesClassifier.new
classifier.train('This is a great product', 'positive')
classifier.train('This is a bad product', 'negative')
puts classifier.predict('This product is awesome')

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