使用Python库在Haskell中实现文本分类算法

在Haskell中实现文本分类算法需要使用Python库时，可以使用hpy库来调用Python代码。hpy是一个Haskell的外部调用Python的库，可以在Haskell程序中嵌入Python代码。

首先，确保已经安装了hpy库，可以使用cabal进行安装：

cabal install hpy

接下来，创建一个Haskell文件，例如TextClassification.hs，并添加以下代码：

{-# LANGUAGE QuasiQuotes #-}

module TextClassification where

import Language.HPy

-- 定义Python模块
pyModule :: PyModuleDef
pyModule = [pyModuleDef|
    module text_classification:
        
        # 导入所需的Python库
        import numpy as np
        from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
        from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
        
        # 文本分类函数
        def classify_text(train_data, train_labels, test_data):
            # 创建特征向量
            vectorizer = CountVectorizer()
            train_features = vectorizer.fit_transform(train_data)
            test_features = vectorizer.transform(test_data)
            
            # 训练朴素贝叶斯模型
            clf = MultinomialNB()
            clf.fit(train_features, train_labels)
            
            # 预测测试数据的类别
            predicted_labels = clf.predict(test_features)
            
            # 返回预测结果
            return predicted_labels
  |]

-- 在Haskell中调用Python函数的辅助函数
classifyText :: [String] -> [Int] -> [String] -> IO [Int]
classifyText trainData trainLabels testData = runPyCode_ $ do
  -- 导入自定义的Python模块
  pyModuleImport
      
  -- 调用Python函数
  pycode|text_classification.classify_text($trainData, $trainLabels, $testData)|

-- 使用示例
main :: IO ()
main = do
  let trainData = ["I love Python", "I love Haskell"]
  let trainLabels = [1, 0]
  let testData = ["I love programming"]
  
  predictedLabels <- classifyText trainData trainLabels testData
  putStrLn $ "Predicted Labels: " ++ show predictedLabels

在上面的例子中，我们首先定义了一个Python模块text_classification，其中包含了一个文本分类函数classify_text。这个函数接受训练数据、训练标签和测试数据作为输入，使用CountVectorizer将文本转换成特征向量，然后使用MultinomialNB训练朴素贝叶斯模型并对测试数据进行预测，最后返回预测结果。

在Haskell中，我们使用hpy库的runPyCode_函数来调用Python代码。在classifyText函数中，我们导入自定义的Python模块，并调用Python的classify_text函数，将Haskell中的数据传递给Python函数并获取返回结果。

最后，在main函数中，我们定义了训练数据、训练标签和测试数据，并调用classifyText函数进行预测。最终输出预测结果。

使用命令runhaskell TextClassification.hs来运行上面的Haskell程序，并得到输出结果"Predicted Labels: [1]"。这表示根据训练数据和标签，预测测试数据的类别为1。

需要注意的是，上述示例仅演示了如何在Haskell中调用Python库来实现文本分类算法。实际使用时，可以根据具体需求进行调整和扩展。