文本分类项目介绍

文本分类项目是一个用于将文本数据自动分类到预定义类别中的机器学习任务。以下是一些常见的文本分类应用：

• 新闻分类：将新闻报道分类到不同的主题，如政治、体育、娱乐等。
• 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
• 垃圾邮件检测：识别并过滤掉垃圾邮件。

项目内容

1. 数据预处理

   • 数据清洗：去除无用信息，如HTML标签、特殊字符等。
   • 文本分词：将文本分割成单个词语或词组。

2. 特征提取

   • 词袋模型：将文本转换为词频向量。
   • TF-IDF：考虑词频和逆文档频率，更准确地反映词的重要性。

3. 模型训练

   • 机器学习算法：如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。

4. 模型评估

   • 准确率、召回率、F1分数等指标。

相关资源

• 文本分类算法比较

图片展示

• 图片描述：展示一个文本分类模型的示意图。