（1）如何确保智能教学助手推荐的学习资源的质量和适用性?（7.5分）

（2）在使用过程中，如何保障学生的数据隐私和安全?（7.5分）

（3）未来，类似的智能教育产品可能在哪些方面得到进一步优化和拓展?（5分）

（1）如何确保智能教学助手推荐的学习资源的质量和适用性?

（1）在医疗领域应用人工智能时，如何处理技术局限性与医学复杂性之间的平衡?（6分）

（2）如何评估人工智能辅助诊断系统的有效性和安全性?（9分）

（3）基于该系统的应用实践，探讨人工智能给医患关系带来的影响。（5分）

（1）在生态环境监测中，如何应对数据质量和采集频次的限制?（6分）

（2）人工智能预警模型应如何整合生态学、环境科学等多领域知识?（9分）

（3）在生态预警中，如何权衡预警的时效性与可解释性?（5分）

#TODO 导入相关的库

import re 

import jieba

import numpy as np

from PIL import Image

from collections import Counter

from wordcloud import WordCloud

from matplotlib import pyplot as plt

#TODO 将"comments.txt"文件内容作为语料,选择用于分析文本文件的方法载入语料,并输出文本内容。

corpus_root = r"D:/赛位号/"

file_pattern = r"赛位号_comments.txt"

file_path = corpus_root + r"赛位号_comments.txt"

with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as file:

    wordlists = file.read()

print(wordlists)

#Todo 将语料内容赋值,匹配字符串后进行内容替换,从而完成数据清洗操作,输出数据清洗结果,要求:清洗掉除汉字以外的字符。

pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]') 

#（1）

print('数据清洗结果>>>>>>>')

print(cleandata)

cleandata = cleandata.replace('\n','').replace('\r','')

#TODO 采用 jieba 对清洗后的数据进行分词,并输出分词结果。

#（2）

print("中文分词结果>>>>>>") 

print('/'.join(seg_list))

#Todo 统计分词后的词频,选取词频最高的50个词绘制、展示并保存词云图,要求:云图背景为白色,背景图片为 product_bg.png,字体为 simhei.ttf,

counter = Counter(seg_list)

most_common_50 = counter.most_common(50) 

img = Image.open(corpus_root+r'/product_bg.png') #打开图片

#（3）

#将图片装换为数组

font = r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf' #电脑自带的字体

wc = WordCloud(

    background_color='white',  

    width=1200, 

    height=1200,

    mask=img_array, #设置背景图片

    font_path=font,

)

#（4）

#绘制图片

plt.figure(figsize=(12,12))

plt.imshow(wc) 

plt.axis('off')

plt.show() #显示图片

wc.to_file(corpus_root+r'/cloud_product.jpg') #保存图片

请将（1）（2）（3）（4）空白处代码补充完整。

#TODO 导入相关的库

import re

import jieba

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import classification_report

#TODO 读取"movie_reviews.csv"文件内容作为数据集，选择用于分析文本文件的方法载入数据，并输出数据内容。

# 注：文件的具体路径需根据实际情况进行修改

corpus_root = r"D:/赛位号/"

file_path = corpus_root + r"赛位号_movie_reviews.csv"

（1）

print(df.head())

#Todo 将数据集中的"review"列内容赋值，匹配字符串后进行内容替换，从而完成数据清洗操作，输出数据清洗结果，要求：清洗掉除汉字以外的字符。

pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]')

def clean_text(text):

（2）

    return cleaned

df['clean_review'] = df['review'].apply(clean_text)    

print('数据清洗结果>>>>>>>')

print(df['clean_review'].head())

#TODO 采用 jieba 对清洗后的数据进行分词，并将分词结果用空格连接成字符串，赋值给新列"review_seg"。

def seg_text(text):

（3）

    return ' '.join(seg_list)

df['review_seg'] = df['clean_review'].apply(seg_text)

print("中文分词结果>>>>>>")    

print(df['review_seg'].head())

#Todo 将数据集拆分为训练集和测试集，使用逻辑回归算法构建电影评论情感分析模型并输出分类报告。要求：分词后的"review_seg"列作为特征，"sentiment"列作为目标变量，测试集大小为20%，随机种子为123。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['review_seg'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=123)

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)

X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)

X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

clf = LogisticRegression()

（4）

y_pred = clf.predict(X_test_vec)

print("电影评论情感分析报告>>>>>>")

print(classification_report(y_test, y_pred))

请将（1）（2）（3）（4）空白处代码补充完整。