文本分类是一种自然语言处理（NLP）技术，它将文本数据分配到预先定义的类别中。以下是一些基本的文本分类步骤：
- 数据预处理：清洗文本数据，包括去除停用词、标点符号等。
- 特征提取：将文本转换为计算机可以理解的数字特征。
- 模型选择：选择合适的机器学习模型进行训练。
- 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。
- 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
文本分类流程图
更多关于文本分类的详细内容，请参阅我们的深度学习教程。
常见文本分类任务
- 情感分析：判断文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 主题分类：将文本分配到预定义的主题类别中。
- 垃圾邮件检测：识别并过滤掉垃圾邮件。
文本分类模型
以下是一些常用的文本分类模型：
- 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的简单模型。
- 支持向量机（SVM）：强大的分类器，适用于高维数据。
- 深度学习模型：如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
希望这个教程能帮助您了解文本分类的基本概念和步骤。如果您有任何疑问，请随时在我们的论坛提问。