文本分类是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，它可以将文本数据分类到预定义的类别中。在这个教程中，我们将介绍如何使用AI Toolkit进行文本分类。
基本步骤
- 数据准备：收集和清洗文本数据。
- 特征提取：将文本转换为机器学习模型可理解的数字表示。
- 模型训练：使用训练数据训练分类模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 模型部署：将模型部署到实际应用中。
实例
以下是一个简单的文本分类实例：
- 数据：包含不同类别的文本数据。
- 特征提取：使用TF-IDF进行特征提取。
- 模型：使用逻辑回归进行分类。
- 结果：模型可以正确地将文本分类到相应的类别中。
资源
机器学习流程图