文本分类是自然语言处理（NLP）中一个基础且重要的任务。它将文本数据分配到预定义的类别中。以下是一些关于文本分类的基础知识和教程。
基础概念
- 特征提取：将文本转换为机器学习模型可以理解的数字表示。
- 分类器：用于对文本进行分类的算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等。
实践教程
以下是一个简单的文本分类教程，您可以访问我们的文本分类实践教程了解更多。
1. 数据准备
首先，您需要准备用于训练和测试的数据集。可以使用公开的数据集，例如IMDb电影评论数据集。
2. 特征提取
使用TF-IDF或Word2Vec等方法将文本转换为特征向量。
3. 训练模型
选择一个分类器，如SVM，并使用您的特征向量进行训练。
4. 测试模型
使用测试集评估模型的性能。
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文本分类示例
总结
文本分类是一个强大的工具，可以用于各种应用，如情感分析、垃圾邮件检测等。希望这个教程能帮助您入门。