文本分类是自然语言处理(NLP)中的基础任务,广泛应用于情感分析、新闻归类、垃圾邮件过滤等场景。以下是关键步骤与示例:
✅ 基本流程
数据预处理
- 清洗文本(去除标点/停用词)
- 分词与词干提取
- 标签编码
特征提取
- 使用TF-IDF或词嵌入(如Word2Vec)
- 构建词向量矩阵
模型选择与训练
- 传统模型:朴素贝叶斯、SVM
- 深度学习模型:BERT、LSTM
评估与优化
- 指标:准确率、F1分数、混淆矩阵
- 调参技巧:交叉验证、过拟合防止
📌 应用场景
- 社交媒体情感分析(如
微博评论分类
) - 新闻自动归类(如
新闻分类_系统
) - 客服工单优先级划分(如
客服工单_分类
) - 垃圾邮件过滤(如
垃圾邮件_检测
)
📘 延伸学习
点击了解自然语言处理基础教程 以掌握更底层技术原理。
📝 提示:实际开发中建议结合业务场景选择合适模型,例如电商评论更适合基于BERT的微调模型。