文本分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它将文本数据分配到预定义的类别中。这项技术在推荐系统、情感分析、垃圾邮件检测等领域有着广泛的应用。
什么是文本分类？
文本分类是一种将文本数据根据其内容或特征分配到特定类别的过程。例如，将新闻文章分类为“体育”、“政治”或“娱乐”类别。
文本分类的类型
- 监督学习：使用标注数据进行训练，例如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。
- 无监督学习：使用未标注数据进行训练，例如K-means聚类等。
- 半监督学习：结合标注数据和未标注数据进行训练。
文本分类流程
- 数据预处理：包括文本清洗、分词、去除停用词等。
- 特征提取：将文本转换为机器学习算法可以处理的数值特征，如词袋模型、TF-IDF等。
- 模型训练：选择合适的分类算法进行训练。
- 模型评估：使用测试集评估模型的性能。
例子
假设我们要对以下文本进行分类：
"今天天气很好，适合出去游玩。"
我们可以将其分类为“天气”。
扩展阅读
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