文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它将文本数据根据其内容或主题分配到预定义的类别中。以下是一些关于文本分类的基础教程。
基础概念
- 分类器类型：监督学习、无监督学习、半监督学习
- 特征提取：词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF、Word Embeddings
工具和库
- Python 库：Scikit-learn、NLTK、spaCy
- 在线工具：Google Cloud Natural Language API、IBM Watson
实践案例
以下是一个简单的文本分类案例：
数据集
# 示例数据集
data = [
("这是一个关于机器学习的文章", "机器学习"),
("今天天气真好", "天气"),
("苹果公司的最新产品", "科技")
]
# 数据预处理
# ...
模型训练
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text for text, _ in data])
# 模型训练
model = MultinomialNB()
model.fit(X, [label for _, label in data])
分类预测
def classify(text):
X = vectorizer.transform([text])
return model.predict(X)[0]
# 测试
print(classify("我最近在研究机器学习"))
扩展阅读
想要了解更多关于文本分类的知识，可以访问我们的文本分类高级教程。