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

  1. 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
    文本预处理
  2. 特征提取

    • 使用TF-IDF或词嵌入(如Word2Vec)
    • 构建词向量矩阵
    特征提取
  3. 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
    深度学习模型
  4. 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
    模型评估

📌 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。