文本分类是自然语言处理（NLP）中的一种常见任务，它旨在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本概念：
什么是文本分类？
文本分类是一种将文本数据自动分配到特定类别的过程。例如，将新闻文章分类为体育、政治或商业类别。
分类方法
- 基于规则的分类：这种方法依赖于一组预定义的规则来分类文本。
- 基于统计的分类：使用统计模型，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）或神经网络，来预测文本的类别。
- 深度学习方法：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来进行文本分类。
应用场景
- 社交媒体分析：识别用户评论的情感倾向。
- 垃圾邮件检测：自动识别并过滤垃圾邮件。
- 新闻分类：将新闻文章分类到不同的主题。
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图片示例
中心位置，展示一个文本分类的流程图。