文本分类是人工智能领域的一项基本任务，它将文本数据按照一定的规则进行分类。以下是一些关于文本分类的基础知识和应用场景。
文本分类的步骤
- 数据预处理：对文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作。
- 特征提取：将文本数据转换为机器学习模型可处理的特征向量。
- 模型训练：使用特征向量对分类模型进行训练。
- 模型评估：使用测试集对模型进行评估，调整模型参数。
- 分类预测：使用训练好的模型对新的文本数据进行分类。
文本分类的应用场景
- 垃圾邮件过滤：识别并过滤掉垃圾邮件。
- 情感分析：分析用户对某个产品的评论，判断其情感倾向。
- 新闻分类：将新闻按照主题进行分类。
- 情感倾向分析：分析用户在社交媒体上的言论，判断其情感倾向。
相关资源
更多关于文本分类的知识，您可以访问以下链接：
文本分类示例