文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它可以帮助我们自动将文本数据分配到预定义的类别中。以下是一些关于文本分类的教程，帮助你更好地理解这一领域。

教程列表

  1. 基础概念

    • 什么是文本分类？
    • 文本分类的应用场景

  2. 数据准备

    • 数据收集
    • 数据预处理

  3. 特征提取

    • 词袋模型
    • TF-IDF

  4. 模型选择

    • 传统机器学习模型（如朴素贝叶斯、支持向量机）
    • 深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络）

  5. 评估与优化

    • 评估指标
    • 模型调优

实践案例

以下是一个关于文本分类的实践案例，你可以通过它来加深对文本分类的理解。

相关资源

图片展示

  • 词袋模型：
    Bag_of_Words_Model
  • TF-IDF：
    TF-IDF
  • 朴素贝叶斯：
    Naive_Bayes
  • 支持向量机：
    SVM
  • 卷积神经网络：
    Convolutional_Neural_Network
  • 循环神经网络：
    Recurrent_Neural_Network