文本分类是自然语言处理领域的一个基础任务，它可以帮助我们自动将文本数据分类到预定义的类别中。以下是一些常见的文本分类实战案例：

案例一：垃圾邮件过滤

垃圾邮件过滤是文本分类的一个典型应用。通过训练模型识别垃圾邮件和正常邮件，可以有效减少用户收到的垃圾邮件。

  • 数据集：常用的垃圾邮件数据集有SpamAssassin等。
  • 模型：可以使用朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等模型进行分类。

案例二：情感分析

情感分析可以用于判断文本表达的情感倾向，如正面、负面或中性。

  • 数据集：常用的情感分析数据集有IMDb电影评论数据集等。
  • 模型：可以使用循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等模型进行分类。

案例三：新闻分类

新闻分类可以将新闻文本自动分类到不同的类别中，如体育、娱乐、政治等。

  • 数据集：常用的新闻分类数据集有CNN/Daily Mail等。
  • 模型：可以使用朴素贝叶斯、决策树等模型进行分类。

文本分类应用场景

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