文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它通过机器学习算法将文本数据自动分类到预定义的类别中。以下是一些流行的文本分类方法和应用：
常用方法
- 基于规则的分类：这种方法依赖于预先定义的规则来分类文本。
- 基于统计的方法：使用词频、TF-IDF等统计信息来分类文本。
- 基于机器学习的方法：利用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）进行分类。
应用场景
- 垃圾邮件检测：自动识别并过滤垃圾邮件。
- 情感分析：分析社交媒体上的用户评论或文章的情感倾向。
- 新闻分类：自动将新闻分类到相应的类别，如体育、政治、娱乐等。
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