🧠 什么是文本分类模型？

文本分类是机器学习中常见的自然语言处理（NLP）任务，主要用于将文本分配到预定义的类别中。例如：

  • 新闻分类（政治/科技/娱乐）
  • 情绪分析（正面/负面/中性）
  • 邮件过滤（垃圾邮件/正常邮件）

📌 本教程适合入门者了解基础概念，进阶内容可查看 /Technology_Tutorials/ML_Models/Introduction_to_ML

🛠️ 典型应用场景

  1. 社交媒体监控
    Text_Classification_Applications
  2. 客服工单分类
    Text_Classification_Process
  3. 文档自动归档
    Text_Classification_Algorithms

📈 实现步骤简析

  1. 文本预处理（分词、去停用词、向量化）
    文本预处理
  2. 模型训练（使用SVM、随机森林或深度学习方法）
    模型训练
  3. 模型评估（准确率、F1分数等指标）
    模型评估

🤖 常用算法对比

算法 特点 适用场景
Naive Bayes 快速高效 小规模数据集
SVM 准确率高 高维特征空间
BERT 预训练模型 复杂语义理解

🚀 深入学习BERT等预训练模型，可访问 /Technology_Tutorials/ML_Models/Pretrained_Models