一、自动分类的价值
海量资源采集后，手动分类效率低下且容易出错。自动分类能根据资源特征（如标题、简介、标签）将其自动归入预设的栏目（如“动作片”、“喜剧片”、“国产剧”），极大提升内容管理效率和用户体验。
二、基于关键词规则的分类
这是最直接有效的方法。
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建立分类关键词库：为每个影视分类定义一组特征关键词。例如：
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“动作片”：[“动作”, “枪战”, “武侠”, “警匪”, “战争”]
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“喜剧片”：[“喜剧”, “搞笑”, “幽默”, “爆笑”]
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“爱情片”：[“爱情”, “恋情”, “浪漫”, “甜蜜”]
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设置匹配规则：在采集工具的“数据处理”或“内容过滤”模块中，为每条采集到的数据，遍历其标题和简介，检查是否包含某个分类的关键词。一旦匹配，就为该数据打上相应的分类标签（Category ID）。
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优先级与多分类：可以设置关键词的匹配优先级，或允许一条数据匹配多个分类（如一部“爱情喜剧片”可同时归入两个类别）。
三、结合外部API智能识别
对于更精准的分类，可以调用第三方AI接口。
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NLP文本分类：将影片简介发送给自然语言处理API（如百度NLP、腾讯文智），返回其所属的主题分类。
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影视信息库匹配：调用TMDB、豆瓣等公开影视数据库的API，通过影片名和年份进行匹配，直接获取其官方分类信息，结果最为准确。
总结
自动采集分类通过预设规则或调用智能API，实现了资源入库前的智能归位。基于关键词的规则法简单快捷，适合大多数场景；结合外部影视数据库则能获得极高的准确性。在 汇code.jishujc.com 中，可以利用其内容过滤和字段处理功能，轻松实现基于关键词的自动打标与分类。
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