文本分类是自然语言处理（NLP）领域中的一项基本任务，它旨在将文本数据分配到预定义的类别中。在 Python_ML 项目中，文本分类是一个重要的组成部分，本文将简要介绍我们在这个项目中的工作。

文本预处理

在进行文本分类之前，我们需要对文本数据进行预处理。预处理步骤通常包括：

  • 去除特殊字符和数字
  • 转化为小写
  • 分词
  • 去除停用词
  • 词性标注

这些步骤有助于提高模型的准确率。

模型选择

在 Python_ML 项目中，我们尝试了多种文本分类模型，包括：

  • Naive Bayes
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Random Forest
  • Convolutional Neural Network (CNN)

通过对比实验，我们发现 CNN 模型在大多数情况下表现最佳。

应用案例

文本分类模型可以应用于各种场景，例如：

  • 情感分析：分析社交媒体上的用户评论，判断其情感倾向。
  • 舆情分析：分析新闻报道，了解公众对某个事件的态度。
  • 文件分类：自动将文档分类到预定义的类别中。

扩展阅读

如果你对文本分类感兴趣，以下是一些可以阅读的资源：

文本分类模型